Chasing Sparsity in Vision Transformers:An End-to-End Exploration [127.1] ビジョン・トランスフォーマー(ViT)は最近爆発的な人気を博したが、その巨大なモデルサイズとトレーニングコストは依然として大きなものだ。
本稿では、達成可能な精度を損なうことなく、トレーニングメモリオーバーヘッドと複雑性推論の両方をトリミングすることを目的とする。
具体的には、完全なViTをトレーニングする代わりに、固定された小さなパラメータ予算に固執しながら、スパースワークを動的に抽出し、訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:18:00 GMT)
Swords: A Benchmark for Lexical Substitution with Improved Data Coverage
and Quality [126.6] 語彙置換のための新しいベンチマークを新たにリリースし、コンテキスト内でターゲット単語の適切な代用語を見つける。
我々は、文脈のないシソーラスを用いて候補を生成し、文脈的適切性を決定するために人間の判断に依存する。
これまでの最大のベンチマークと比較すると、我々のSwordsベンチマークは、同じ品質の単語に対して、ターゲットワード当たり4.1倍の代替品を持ち、その代替品は、同じ数の代用品に対して1.5倍(人間の判断に基づいて)適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 04:58:29 GMT)
Provably Robust Detection of Out-of-distribution Data (almost) for free [124.1] ディープニューラルネットワークは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データに対する高い過度な予測を生成することが知られている。
本稿では,認証可能なOOD検出器を標準分類器と組み合わせてOOD認識分類器を提案する。
このようにして、我々は2つの世界のベストを達成している。OOD検出は、分布内に近いOODサンプルであっても、予測精度を損なうことなく、非操作型OODデータに対する最先端のOOD検出性能に近接する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 11:40:49 GMT)
VALUE: A Multi-Task Benchmark for Video-and-Language Understanding
Evaluation [124.0] VALUEベンチマークは、幅広いビデオジャンル、ビデオの長さ、データボリューム、タスクの難易度をカバーすることを目的としている。
大規模なVidL事前学習による各種ベースライン法の評価を行った。
我々の最高のモデルと人間のパフォーマンスの間の大きなギャップは、先進的なVidLモデルの将来の研究を要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 18:34:21 GMT)
Demystifying Local Vision Transformer: Sparse Connectivity, Weight
Sharing, and Dynamic Weight [114.0] Local Vision Transformer (ViT)は、視覚認識における最先端のパフォーマンスを実現する。
チャネルワイドな局所接続層として局所的な注意を解析する。
スウィントランスフォーマーに比べて、深度ワイドの畳み込みに基づくモデルと、より低い複雑さを持つ動的変種がオンパーで、あるいはわずかに優れていることを実証的に観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 11:47:44 GMT)
Flow Network based Generative Models for Non-Iterative Diverse Candidate
Generation [110.1] 本稿では,アクションのシーケンスからオブジェクトを生成するためのポリシーを学習する問題について述べる。
本稿では,生成過程をフローネットワークとして見たGFlowNetを提案する。
提案した目的の任意のグローバルな最小限が、所望の分布から標本化する方針を導出することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:21:10 GMT)
Manifold Topology Divergence: a Framework for Comparing Data Manifolds [109.1] 本研究では,深部生成モデルの評価を目的としたデータ多様体の比較フレームワークを開発する。
クロスバーコードに基づき,manifold Topology Divergence score(MTop-Divergence)を導入する。
MTop-Divergenceは,様々なモードドロップ,モード内崩壊,モード発明,画像乱れを正確に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 00:30:43 GMT)
Mime: Mimicking Centralized Stochastic Algorithms in Federated Learning [102.3] フェデレートラーニング(FL)は、異なるクライアントにわたるデータの均一性のため、最適化の難しい設定である。
本稿では,クライアントのドリフトを緩和し,任意の集中最適化アルゴリズムを適用するアルゴリズムフレームワークであるMimeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:14:57 GMT)
Low-Rank Subspaces in GANs [101.5] この研究は、GAN生成をより正確に制御できる低ランクな部分空間を導入している。
LowRankGAN は属性多様体の低次元表現を見つけることができる。
さまざまなデータセットでトレーニングされた最先端のGANモデル(StyleGAN2やBigGANなど)の実験は、私たちのLowRankGANの有効性を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:16:32 GMT)
PAC Best Arm Identification Under a Deadline [101.1] 我々は、$(epsilon, delta)$-PACベストアーム識別について研究し、意思決定者は、アームプル(サンプル)の数を最小化しながら、少なくとも1 - delta$の確率で最適なアームを識別しなければならない。
この作業では、決定者はT$ラウンドの期限が与えられ、各ラウンドで、どのアームを引っ張るか、何回引っ張るかを適応的に選ぶことができる。
本稿では,この設定のための新しいアルゴリズムであるElastic Batch Racing (EBR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 01:35:09 GMT)
Sample Complexity of Tree Search Configuration: Cutting Planes and
Beyond [98.9] 最先端の解法は、根底にある木探索アルゴリズムを高速化するために、無数の切削平面技術を統合している。
本研究は,インスタンス分布に合わせて高い性能のカット選択ポリシーを学習するための最初の保証を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 00:57:59 GMT)
MoCo-Flow: Neural Motion Consensus Flow for Dynamic Humans in Stationary
Monocular Cameras [98.4] 4次元連続時間変動関数を用いて動的シーンをモデル化する表現であるMoCo-Flowを紹介する。
私たちの研究の中心には、運動フロー上の運動コンセンサス正規化によって制約される、新しい最適化の定式化がある。
複雑度の異なる人間の動きを含む複数のデータセット上でMoCo-Flowを広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:03:50 GMT)
DETReg: Unsupervised Pretraining with Region Priors for Object Detection [97.7] DETRegは、領域事前を用いたTRansformersを用いたオブジェクト検出のための教師なし事前学習手法である。
物体検出の基礎となる2つのタスクである局所化と分類によって、我々は2つの補完的な信号を組み合わせて自己監督を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:39:14 GMT)
Multi-dataset Pretraining: A Unified Model for Semantic Segmentation [97.6] 我々は、異なるデータセットの断片化アノテーションを最大限に活用するために、マルチデータセット事前訓練と呼ばれる統合フレームワークを提案する。
これは、複数のデータセットに対して提案されたピクセルからプロトタイプへのコントラスト損失を通じてネットワークを事前トレーニングすることで実現される。
異なるデータセットからの画像とクラス間の関係をより良くモデル化するために、クロスデータセットの混合によりピクセルレベルの埋め込みを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:13:11 GMT)
On Improving Adversarial Transferability of Vision Transformers [97.2] 視覚変換器(ViT)は、入力画像を、自己注意によるパッチのシーケンスとして処理する。
本稿では,ViTモデルの対角的特徴空間とその伝達性について検討する。
本稿では,ViTモデルのアーキテクチャに特有な2つの新しい戦略を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:20:38 GMT)
Diverse Part Discovery: Occluded Person Re-identification with
Part-Aware Transformer [95.0] 蓄積された人物の再識別(Re-ID)は、様々な障害や人によってしばしば妨げられるため、困難な作業である。
本稿では,多種多様な部分発見を通して,隠蔽されたRe-IDのための新しいエンドツーエンドのPart-Aware Transformer(PAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 04:29:07 GMT)
Progressive Spatio-Temporal Bilinear Network with Monte Carlo Dropout
for Landmark-based Facial Expression Recognition with Uncertainty Estimation [93.7] 提案手法の性能は, 広く使用されている3つのデータセットで評価される。
ビデオベースの最先端の手法に匹敵するが、複雑さははるかに少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:40:30 GMT)
Are Pretrained Transformers Robust in Intent Classification? A Missing
Ingredient in Evaluation of Out-of-Scope Intent Detection [93.4] まず、少数ショットの意図認識タスクにおいて、ドメイン内スコープ外検出の重要性を指摘する。
次に、ドメイン内だがスコープ外(ID-OOS)であるサンプルに対して、事前訓練したTransformerベースのモデルの脆弱性を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:51:12 GMT)
Category Contrast for Unsupervised Domain Adaptation in Visual Tasks [93.0] 本稿では,視覚的 UDA タスクのインスタンス識別に先立って,セマンティックな事前情報を導入した新しいカテゴリコントラスト手法(CaCo)を提案する。
CaCoは既存のUDAメソッドを補完し、半教師付き学習や教師なしモデル適応などの他の学習設定に一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 03:08:14 GMT)
The Medkit-Learn(ing) Environment: Medical Decision Modelling through
Simulation [81.7] 医用シーケンシャルな意思決定に特化して設計された新しいベンチマークスイートを提案する。
Medkit-Learn(ing) Environmentは、高忠実度合成医療データに簡単かつ簡単にアクセスできるPythonパッケージである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:38:09 GMT)
Learning compositional structures for semantic graph parsing [81.4] 本稿では、AM依存性解析をニューラル潜在変数モデルで直接トレーニングする方法を示す。
本モデルでは,いくつかの言語現象を独自に把握し,教師あり学習に匹敵する精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:20:07 GMT)
What training reveals about neural network complexity [80.9] この研究は、ディープニューラルネットワーク(NN)が学習している関数の複雑さは、トレーニング中にその重みがどれほど速く変化するかによって推定できるという仮説を探求する。
我々の結果は、優れた訓練行動が良い一般化への有用なバイアスとなるという仮説を支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:58:00 GMT)
XtremeDistilTransformers: Task Transfer for Task-agnostic Distillation [80.2] 我々は新しいタスク非依存蒸留フレームワーク XtremeDistilTransformers を開発した。
本研究は, 蒸留における複数のソースタスク, 拡張資源, モデルアーキテクチャの伝達可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:49:33 GMT)
Lower Bounds and Optimal Algorithms for Smooth and Strongly Convex
Decentralized Optimization Over Time-Varying Networks [79.2] 通信ネットワークのノード間を分散的に保存するスムーズで強い凸関数の和を最小化するタスクについて検討する。
我々は、これらの下位境界を達成するための2つの最適アルゴリズムを設計する。
我々は,既存の最先端手法と実験的な比較を行うことにより,これらのアルゴリズムの理論的効率を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:54:44 GMT)
MViT: Mask Vision Transformer for Facial Expression Recognition in the
wild [77.4] 野生における表情認識(FER)はコンピュータビジョンにおいて極めて困難な課題である。
本研究ではまず,野生におけるFERのためのマスク・ビジョン・トランス (MViT) を提案する。
我々のMViTはRAF-DBの最先端手法を88.62%、FERPlusを89.22%、AffectNet-7を64.57%で上回り、61.40%でAffectNet-8と同等の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:58:10 GMT)
Incorporating NODE with Pre-trained Neural Differential Operator for
Learning Dynamics [73.8] ニューラル微分演算子(NDO)の事前学習による動的学習における教師付き信号の強化を提案する。
NDOは記号関数のクラスで事前訓練され、これらの関数の軌跡サンプルとそれらの導関数とのマッピングを学習する。
我々は,NDOの出力が,ライブラリの複雑さを適切に調整することで,基礎となる真理微分を適切に近似できることを理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:04:47 GMT)
SpeechBrain: A General-Purpose Speech Toolkit [73.0] SpeechBrainはオープンソースでオールインワンの音声ツールキットである。
ニューラル音声処理技術の研究開発を促進するために設計された。
幅広い音声ベンチマークにおいて、競争力や最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 18:22:56 GMT)
Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time
Predictions in Future [73.0] 公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。
過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。
我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:48:20 GMT)
Provable Guarantees for Self-Supervised Deep Learning with Spectral
Contrastive Loss [72.6] 自己教師型学習の最近の研究は、対照的な学習パラダイムを頼りに、最先端の技術の進歩を遂げている。
我々の研究は、正の対の条件的独立性を仮定することなく、対照的な学習を分析する。
本稿では,人口増分グラフ上でスペクトル分解を行う損失を提案し,コントラスト学習目的として簡潔に記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:41:02 GMT)
Learning by Distillation: A Self-Supervised Learning Framework for
Optical Flow Estimation [71.8] DistillFlowは光の流れを学ぶための知識蒸留手法である。
KITTIとSintelの両方のデータセット上で、最先端の教師なし学習性能を実現する。
我々のモデルは、KITTI 2015ベンチマークにおけるすべての単分子的手法の中で、第1位にランクされ、Sintel Finalベンチマークで発表されたすべてのメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:13:34 GMT)
Self-supervised Graph-level Representation Learning with Local and
Global Structure [71.5] 自己教師付き全グラフ表現学習のためのローカル・インスタンスとグローバル・セマンティック・ラーニング(GraphLoG)という統合フレームワークを提案する。
GraphLoGは、局所的な類似点の保存に加えて、グローバルなセマンティッククラスタをキャプチャする階層的なプロトタイプも導入している。
モデル学習のための効率的なオンライン予測最大化(EM)アルゴリズムがさらに開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 05:25:38 GMT)
Sketch-Based Streaming Anomaly Detection in Dynamic Graphs [69.9] 動的グラフからのグラフエッジのストリームを前提に、オンライン形式でエッジやサブグラフに異常スコアを割り当てるにはどうすればよいのか?
本手法は,高密度部分グラフ探索を取り入れた最初のストリーミング手法であり,一定時間におけるグラフ異常を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:10:36 GMT)
Experimental verification of fluctuation relations with a quantum
computer [68.8] 我々は、量子プロセッサを用いて、非平衡量子熱力学における多くの理論的結果を実験的に検証する。
我々の実験は、量子計算の非平衡エネルギー論を理解するための実験基盤を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:16:12 GMT)
Efficient training for future video generation based on hierarchical
disentangled representation of latent variables [66.9] 本稿では,従来の手法よりも少ないメモリ使用量で将来予測ビデオを生成する新しい手法を提案する。
1)映像フレームを潜伏変数にエンコードする画像再構成と,2)将来的なシーケンスを生成するための潜伏変数予測である。
提案手法は,従来の手法では処理できない複雑なデータセットであっても,将来予測ビデオを効率的に生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:22:18 GMT)
Qubit-photon bound states in topological waveguides with long-range
hoppings [63.0] フォトニックバンドギャップ材料と相互作用する量子エミッタは、クビット光子境界状態の出現につながる。
異なる位相におけるバルクモードとエミッタが重なり合うとき, クビット光子境界状態の特徴について検討した。
異なる位相相に現れるエッジモードに対するエミッタの結合について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:48:58 GMT)
On the relation between statistical learning and perceptual distances [61.3] 近辺画像の知覚感度は近辺画像の確率と相関することを示す。
また、オートエンコーダによって誘導される距離と、それらの訓練に使用されるデータの確率分布との関係についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:56:56 GMT)
GeoMol: Torsional Geometric Generation of Molecular 3D Conformer
Ensembles [60.1] 分子グラフからの分子の3Dコンホメーラーアンサンブルの予測は、化学情報学と薬物発見の領域において重要な役割を担っている。
既存の生成モデルは、重要な分子幾何学的要素のモデリングの欠如を含むいくつかの欠点がある。
エンド・ツー・エンド、非自己回帰、SE(3)不変の機械学習手法であるGeoMolを提案し、3Dコンバータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:17:59 GMT)
Differentially Private Multi-Armed Bandits in the Shuffle Model [58.2] シャッフルモデルにおけるマルチアームバンディット(MAB)問題に対して,$(varepsilon,delta)$-differentially privateアルゴリズムを提案する。
我々の上限は、集中モデルにおいて最もよく知られたアルゴリズムの後悔とほぼ一致し、局所モデルにおいて最もよく知られたアルゴリズムを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 03:41:22 GMT)
Property-Aware Robot Object Manipulation: a Generative Approach [57.7] 本研究では,操作対象の隠れた特性に適応したロボットの動きを生成する方法に焦点を当てた。
本稿では,ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークを利用して,オブジェクトの特性に忠実な新しいアクションを合成する可能性について検討する。
以上の結果から,ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットは,新規かつ有意義な輸送行動を生み出すための強力なツールとなる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:15:36 GMT)
Understanding (Generalized) Label Smoothing whenLearning with Noisy
Labels [57.4] ラベルスムーシング(LS)は、ハードトレーニングラベルと一様分散ソフトラベルの両方の正の重み付け平均を使用する学習パラダイムである。
雑音ラベルを用いた学習において,一般化ラベル平滑化(GLS)の特性について理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:32:29 GMT)
BIGDML: Towards Exact Machine Learning Force Fields for Materials [55.9] 機械学習力場(MLFF)は正確で、計算的で、データ効率が良く、分子、材料、およびそれらのインターフェースに適用できなければならない。
ここでは、Bravais-Inspired Gradient-Domain Machine Learningアプローチを導入し、わずか10-200原子のトレーニングセットを用いて、信頼性の高い力場を構築する能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:14:57 GMT)
CAiRE in DialDoc21: Data Augmentation for Information-Seeking Dialogue
System [55.4] DialDoc21コンペティションでは,サブタスク1で74.95 F1スコア,60.74 Exact Matchスコア,サブタスク2で37.72 SacreBLEUスコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 03:07:02 GMT)
A Deep Value-network Based Approach for Multi-Driver Order Dispatching [55.4] そこで本研究では,注文発送のための深層強化学習に基づくソリューションを提案する。
DiDiの配車プラットフォーム上で大規模なオンラインA/Bテストを実施している。
その結果,CVNetは近年提案されているディスパッチ手法よりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:27:04 GMT)
Provably Faster Algorithms for Bilevel Optimization [54.8] バイレベル最適化は多くの重要な機械学習アプリケーションに広く適用されている。
両レベル最適化のための2つの新しいアルゴリズムを提案する。
両アルゴリズムが$mathcalO(epsilon-1.5)$の複雑さを達成し,既存のアルゴリズムを桁違いに上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 21:05:30 GMT)
Obtaining Better Static Word Embeddings Using Contextual Embedding
Models [53.9] 提案手法はCBOWをベースとした簡易な蒸留法である。
副作用として、我々の手法は文脈的および静的な埋め込みの公正な比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:59:32 GMT)
Simulated Adversarial Testing of Face Recognition Models [53.1] 本稿では,シミュレータを用いて機械学習アルゴリズムの検証方法を学ぶためのフレームワークを提案する。
実データでトレーニングされたモデルの弱点が、シミュレーションサンプルを使って発見できることを示すのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:58:10 GMT)
LocalTrans: A Multiscale Local Transformer Network for Cross-Resolution
Homography Estimation [52.6] クロスレゾリューション画像アライメントは、マルチスケールギガ撮影において重要な問題である。
既存のディープ・ホモグラフィー手法は、それらの間の対応の明示的な定式化を無視し、クロスレゾリューションの課題において精度が低下する。
本稿では,マルチモーダル入力間の対応性を明確に学習するために,マルチスケール構造内に埋め込まれたローカルトランスフォーマーネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 02:51:45 GMT)
Adversarial Semantic Hallucination for Domain Generalized Semantic
Segmentation [50.1] 本稿では,クラスワイド・幻覚モジュールとセマンティック・セグメンテーション・モジュールを組み合わせた対向幻覚手法を提案する。
対象とするドメインデータをトレーニングに使用できない場合に,提案手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:07:45 GMT)
The best of both worlds: stochastic and adversarial episodic MDPs with
unknown transition [49.8] 我々は,エピソードT$でマルコフ決定過程を学習する上で,両世界の最良の問題を考える。
最近の[Jin and Luo, 2020]による研究は、固定遷移が分かっているときにこの目標を達成する。
本研究では,同じFollow-the-Regularized-Leader(textFTRL$)フレームワークを新しいテクニックのセットと組み合わせることで,この問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 05:46:35 GMT)
Hash Layers For Large Sparse Models [48.9] フィードフォワード層を現在のトークンによって異なる重みのセットにハッシュし、シーケンス内のすべてのトークンに対して変更する。
本手法は, 学習と学習の混合手法に比較して, 性能が優れているか, あるいは競争的であるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:54:24 GMT)
Generative Text Modeling through Short Run Inference [47.7] 本研究は、推論のためのショートランダイナミックスを提案し、潜伏変数の以前の分布から変化し、後続分布によって導かれる少数のランゲヴィンダイナミックスステップを実行する。
短絡力学で訓練されたモデルは、強い言語モデルやVAEベースラインと比較して、より正確にデータをモデル化し、後方崩壊の兆候は示さない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:55:55 GMT)
Speedy Performance Estimation for Neural Architecture Search [47.7] そこで本研究では,トレーニング速度の簡易な測定値に基づいて最終試験性能を推定する。
我々の推定器は、一般化と学習速度の関連によって理論的に動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 02:41:51 GMT)
Can You Learn an Algorithm? Generalizing from Easy to Hard Problems with
Recurrent Networks [47.5] 単純な問題を解くために訓練されたリカレントネットワークは、推論中に追加の繰り返しを実行するだけで、はるかに複雑な問題を解くことができることを示す。
これら3つのドメインすべてにおいて、単純な問題インスタンスに基づいてトレーニングされたネットワークは、単に"もっと長く考える"ことで、テスト時に推論能力を拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:19:48 GMT)
Contrastive Representation Learning for Hand Shape Estimation [46.5] 本研究は、教師なし学習の最近の進歩に基づいて、単眼手形状推定の改善を示す。
我々は,ハンコと呼ぶ視覚表現学習に適した手画像の構造化収集に貢献する。
提案手法は,先進的な背景除去手法と多視点情報を利用して,コントラスト学習手法によって学習した表現を大幅に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:31:58 GMT)
Robust Generalization despite Distribution Shift via Minimum
Discriminating Information [46.2] 我々は、トレーニングデータに加えて、シフトしたテスト分布に関する部分的な構造的知識を持つモデリングフレームワークを導入する。
我々は、利用可能な事前知識を埋め込むために、最小限の識別情報の原則を用いる。
未知のシフト分布に関する明示的な一般化境界を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:25:35 GMT)
Raw Waveform Encoder with Multi-Scale Globally Attentive Locally
Recurrent Networks for End-to-End Speech Recognition [45.9] 本稿では,グローバルな注意的局所再帰(GALR)ネットワークを採用し,生波形を直接入力とする新しいエンコーダを提案する。
ベンチマークデータセットAISHELL-2と,5,000時間21,000時間の大規模マンダリン音声コーパスを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:12:33 GMT)
Image2Point: 3D Point-Cloud Understanding with Pretrained 2D ConvNets [45.8] 私たちは、イメージとポイントクラウドの両方を理解するために、同じニューラルネットモデルアーキテクチャを実際に使用できることを示します。
具体的には、画像データセットに事前トレーニングされた2D ConvNetに基づいて、2D畳み込みフィルタを3Dにテキスト化することで、画像モデルをポイントクラウドモデルに転送することができる。
転送されたモデルは、3Dポイントクラウドの分類、屋内および運転シーンのセグメンテーションにおいて、幅広いポイントクラウドモデルに打ち勝つことさえできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:42:55 GMT)
Principal Bit Analysis: Autoencoding with Schur-Concave Loss [45.4] 線形オートコーダは,雑音によって変数が遅延したり劣化したりする。
第2の応用として、原型的原型固定レート圧縮機を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:16:13 GMT)
Adversarial Training for Machine Reading Comprehension with Virtual
Embeddings [45.1] 本稿では,単語ベクトルの代わりに埋め込み行列を摂動させるPQATという新しい逆学習手法を提案する。
提案手法は,スパンベース抽出RCや複数選択RCなど,幅広い機械読解タスクにおいて検証される。
その結果、対人訓練は普遍的に有効であり、PQATはパフォーマンスをさらに向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:16:34 GMT)
SDGMNet: Statistic-based Dynamic Gradient Modulation for Local
Descriptor Learning [44.7] 本稿では,局所記述子学習における三重項損失を改善するためにSDGMNetという動的勾配変調を提案する。
本稿では,一般的な三重項に基づく損失のバック伝播に関する深い解析を行い,距離測定のための包含角度を導入する。
我々の新しい記述子は、パッチ検証、マッチング、検索タスクを含む標準ベンチマークにおける過去の最先端技術を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:10:31 GMT)
ForecastQA: A Question Answering Challenge for Event Forecasting with
Temporal Text Data [43.4] イベント予測は、人間が常に未来に向けて計画しようとするため、難しいが重要な課題である。
タスクを定式化し、データセットを構築し、大量の構造化されていないテキストデータを用いたイベント予測手法を開発するためのベンチマークを提供する。
BERTベースのモデルを用いてForecastQA実験を行い、データセット上で最高のモデルが60.1%の精度で達成していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 02:54:15 GMT)
Suicidal Ideation and Mental Disorder Detection with Attentive Relation
Networks [43.3] 本稿では,語彙に基づく感情スコアと潜在トピックを用いたテキスト表現を強化する。
本研究は,自殺思考と精神障害を関連するリスク指標を用いて検出する関係ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:54:28 GMT)
TIMEDIAL: Temporal Commonsense Reasoning in Dialog [43.2] 本稿では,対話における時間的推論能力について,事前学習した言語モデルについて検討する。
我々は、TIME-DIALを1.1K以上の精巧なダイアログで複数選択のクローゼタスクとして定式化する。
実証的な結果は、最高のパフォーマンスモデルでさえ、人間よりもこのタスクに苦労していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:59:21 GMT)
Attention Temperature Matters in Abstractive Summarization Distillation [43.1] 本稿では,高速な推論と性能損失の最小化のために,大規模なシーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマーモデルをより小さなモデルに蒸留することを目的とする。
トランスフォーマーの注意温度を単純に操作すれば、学生モデルの擬似ラベルの学習が容易になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 03:09:45 GMT)
DoubleField: Bridging the Neural Surface and Radiance Fields for
High-fidelity Human Rendering [43.1] DoubleFieldは、高忠実な人間のレンダリングのための表面場と放射場の両方の利点を組み合わせた表現である。
DoubleFieldは、幾何学と外見モデリングのための連続的だが非絡み合いの学習空間を持ち、高速なトレーニング、推論、微調整をサポートする。
DoubleFieldの有効性は、複数のデータセットの定量的評価と、実世界のスパースマルチビューシステムにおける質的な結果によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:22:11 GMT)
RobustNav: Towards Benchmarking Robustness in Embodied Navigation [42.9] RobustNavは、視覚的またはダイナミックな汚職にさらされたときに、実施中のナビゲーションエージェントのパフォーマンスを定量化するフレームワークである。
データ強化や自己教師型適応といったロバスト性向上のための標準手法は, 耐ゼロショット性やナビゲーション性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:14:33 GMT)
Linear Convergence of Entropy-Regularized Natural Policy Gradient with
Linear Function Approximation [42.3] 広範に使用されているエントロピー正則化法が探索を促進することが線形収束率につながることを初めて証明する。
リアプノフドリフト解析を用いて収束結果を証明し、収束率の向上におけるエントロピー正則化の有効性を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 04:30:39 GMT)
On the Expressive Power of Self-Attention Matrices [41.7] 固定自己アテンションモジュールは入力に応じて任意のスパースパターンを近似することができることを示す。
行列を近似するために適応的な入力と固定された自己アテンションパラメータを求めるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:02:26 GMT)
Data-Efficient Instance Generation from Instance Discrimination [40.7] 本稿では,インスタンス識別に基づくデータ効率の高いインスタンス生成手法を提案する。
本研究では,インスタンス識別に基づくデータ効率の高いインスタンス生成(InsGen)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:52:59 GMT)
There Is No Turning Back: A Self-Supervised Approach for
Reversibility-Aware Reinforcement Learning [40.4] 近似可逆性は単純なサロゲートタスクによって学習可能であることを示す。
我々は,RLエージェントの可逆性を取り入れた2つの戦略,探索のための1つの戦略(RAE)と制御のための1つの戦略(RAC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:07:10 GMT)
Measurable Monte Carlo Search Error Bounds [40.3] 非定常バンディットおよびマルコフ決定過程に対するモンテカルロ推定の準最適性に関する有界性を証明する。
これらの境界は、探索の終了時に直接計算することができ、真のアクション値の知識を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 22:20:14 GMT)
Ultra-Fine Entity Typing with Weak Supervision from a Masked Language
Model [39.0] 最近、よりリッチで超微細な型セットを使用することで、きめ細かいエンティティタイピングを拡張する取り組みが行われている。
BERT Masked Language Model (MLM) を用いた超微細エンティティタイピングのためのトレーニングデータを得る。
文中の言及が与えられた場合、提案手法はBERTの入力を構築し、参照の文脈依存ハイパーネムを予測し、型ラベルとして使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 04:43:28 GMT)
Stability and Generalization of Bilevel Programming in Hyperparameter
Optimization [38.9] 理論的な観点から,勾配に基づくアルゴリズムは特定の条件下でのクロスバリデーションよりも優れていることを示す。
我々は、外層と内層の両方における正規化項が勾配に基づくアルゴリズムにおける過度な問題を軽減することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:59:55 GMT)
AdaMatch: A Unified Approach to Semi-Supervised Learning and Domain
Adaptation [38.5] AdaMatchは、教師なしドメイン適応(UDA)、半教師付き学習(SSL)、半教師付きドメイン適応(SSDA)のタスクを統一する手法である。
広範にわたる実験的研究において、視覚分類タスクにおけるSSL、SSDA、UDAの各最先端技術との比較を行った。
AdaMatch は、DomainNet の UDA タスクの先行状態の精度をほぼ2倍にし、事前トレーニングで得られた先行状態の精度を6.4%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 23:39:12 GMT)
Debiasing a First-order Heuristic for Approximate Bi-level Optimization [38.1] 近似バイレベル最適化(ABLO)は、数値的な(インナーレベルの)最適化ループを含む(外部レベルの)最適化問題からなる。
FOMの収束性に関する理論的理解の欠如がある。
本稿では,メモリの複雑さを一定に保った非バイアスなFOMを$r$の関数として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:16:35 GMT)
An Online Riemannian PCA for Stochastic Canonical Correlation Analysis [37.8] 投影行列の再パラメータ化を用いた正準相関解析(CCA)のための効率的なアルゴリズム(RSG+)を提案する。
本論文は,その特性の定式化と技術的解析に主眼を置いているが,本実験により,一般的なデータセットに対する経験的挙動が極めて有望であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 23:38:29 GMT)
Description and Discussion on DCASE 2021 Challenge Task 2: Unsupervised
Anomalous Sound Detection for Machine Condition Monitoring under Domain
Shifted Conditions [37.7] 本課題は, ASD システムの実用化における避けられない問題に焦点をあてる。
この課題の主な課題は、トレーニングと試験サンプルの音響特性が異なる未知の異常音を検出することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:26:10 GMT)
Parameter-efficient Multi-task Fine-tuning for Transformers via Shared
Hypernetworks [37.3] 共有ハイパーネットワークを用いて、すべてのレイヤやタスクのアダプタパラメータを生成できることを示す。
よく知られたGLUEベンチマークの実験では、タスク当たり0.29%のパラメータしか追加することなく、マルチタスク学習のパフォーマンスが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:16:40 GMT)
Federated Hyperparameter Tuning: Challenges, Baselines, and Connections
to Weight-Sharing [37.1] 標準アプローチがフェデレートされた設定のベースラインにどのように適合するかを示す。
ウェイトシェアリングのニューラルアーキテクチャ検索技術に新たな接続を行うことで,新しい手法であるFedExを導入する。
理論的には、FedExの変種がオンライン凸最適化の設定においてデバイス上での学習率を正しく調整していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:42:37 GMT)
Neural Hybrid Automata: Learning Dynamics with Multiple Modes and
Stochastic Transitions [36.8] 我々は,モード数やモード間遷移のダイナミクスについて事前知識のないSHSダイナミクスを学習するためのレシピであるNeural Hybrid Automata (NHAs)を紹介した。
NHAは、正規化フロー、ニューラル微分方程式、自己超越に基づく体系的推論手法を提供する。
遷移を伴うシステムにおけるモードリカバリやフローラーニング,階層型ロボットコントローラのエンドツーエンド学習など,さまざまなタスクにおけるNHAについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:04:39 GMT)
Dynamic Sparse Training for Deep Reinforcement Learning [36.7] 我々は,ニューラルネットワークをスクラッチから切り離した深層強化学習エージェントを動的に訓練する試みを初めて提案する。
私たちのアプローチは、既存の深層強化学習アルゴリズムに簡単に統合できます。
我々は,オープンAI体育連続制御タスクに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:57:20 GMT)
Conversational Fashion Image Retrieval via Multiturn Natural Language
Feedback [36.6] マルチターン自然言語による対話型ファッション画像検索の課題について検討する。
本稿では,対話型ファッション画像検索を多ターン自然言語フィードバックテキストで効果的に処理できる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:34:25 GMT)
Learning to Recombine and Resample Data for Compositional Generalization [35.9] R&Rは、潜在記号構造に訴えることなく、大規模な合成一般化を可能にする学習データ拡張スキームである。
R&Rには、プロトタイプベースの生成モデルによるオリジナルのトレーニング例の再結合と、外挿を促進するために生成されたサンプルの再サンプリングの2つのコンポーネントがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 00:43:04 GMT)
Self-Supervised Learning of Domain Invariant Features for Depth
Estimation [35.7] 単一画像深度推定のための教師なし合成-現実的領域適応の課題に対処する。
単一画像深度推定の重要なビルディングブロックはエンコーダ・デコーダ・タスク・ネットワークであり、RGB画像を入力とし、出力として深度マップを生成する。
本稿では,タスクネットワークにドメイン不変表現を自己教師型で学習させる新たなトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:02:07 GMT)
Meta-Learning to Compositionally Generalize [34.7] 教師あり学習のメタラーニング拡張版を実装した。
既存のトレーニングデータをサブサンプリングすることでメタ学習のためのタスクのペアを構築する。
COGSおよびSCANデータセットの実験結果から、類似性駆動型メタラーニングにより一般化性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 11:21:48 GMT)
Staircase Attention for Recurrent Processing of Sequences [34.5] ステアケースアテンションは、他の処理ステップを追加して入力を(時間内に)繰り返し処理する。
この再発により、従来のトランスフォーマーでは不可能なタスクを追跡することができる。
大規模言語モデリングや対話タスクにおける自己拡張型トランスフォーマーと比較して,同じサイズモデル(パラメータ数)のモデリング能力が向上し,パープレキシティが大幅に向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:19:31 GMT)
A Unified Generative Framework for Aspect-Based Sentiment Analysis [33.9] Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) は、アスペクトの項、対応する感情の極性、意見の項を識別することを目的としている。
ABSAには7つのサブタスクがある。
本稿では,各サブタスク対象を,ポインタインデックスと感情クラスインデックスで混合したシーケンスとして再定義する。
トレーニング前のシーケンス・ツー・シーケンス・モデルであるBARTを用いて、エンド・ツー・エンドのフレームワークで全てのABSAサブタスクを解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:55:22 GMT)
Handcrafted Backdoors in Deep Neural Networks [33.2] トレーニング済みモデルのパラメータを直接操作してバックドアを注入する手工芸攻撃を導入する。
バックドアは4つのデータセットと4つのネットワークアーキテクチャで有効であり、成功率は96%を超えています。
以上の結果から,サプライチェーンバックドア攻撃の完全な空間を理解するためには,さらなる研究が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 20:58:23 GMT)
Addressing Fairness in Classification with a Model-Agnostic
Multi-Objective Algorithm [33.1] 分類における公平性の目標は、人種や性別などのセンシティブな属性に基づいて個人のグループを識別しない分類器を学習することである。
公正アルゴリズムを設計する1つのアプローチは、公正の概念の緩和を正規化項として使うことである。
我々はこの性質を利用して、既存の緩和よりも証明可能な公正の概念を近似する微分可能な緩和を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:39:26 GMT)
Labeled Data Generation with Inexact Supervision [33.1] 本稿では,ラベル付きデータ生成における不正確な管理を伴う新しい問題について検討する。
そこで本研究では,高品質なラベル付きデータをターゲット分類タスクのために合成する,ADDESと呼ばれる新しい生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 22:22:26 GMT)
Bayesian Optimization over Hybrid Spaces [32.9] 離散変数と連続変数の複雑な相互作用を正確にモデル化する新しい手法を提案する。
我々は,加法的カーネルの定式化を利用して,ハイブリッド空間上の拡散カーネルを構築するための原理的アプローチを開発した。
人工的および6つの多種多様な実世界のベンチマーク実験により,HyBOが最先端の手法を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 20:47:21 GMT)
Efficient Online Learning for Dynamic k-Clustering [32.8] 我々は、textitDynamic $k$-Clusteringと呼ばれるオンライン学習の問題について検討する。
いくつかのよく確立された計算予想の下では、textitconstant-regretはリアルタイムの複雑さを達成できない。
この効率的なソリューションに加えて、オンライン学習に関する長い研究にも貢献しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:53:12 GMT)
Self-Supervised Learning with Data Augmentations Provably Isolates
Content from Style [32.2] 我々は拡張過程を潜在変数モデルとして定式化する。
本研究では,2対の観測結果に基づいて,潜在表現の識別可能性について検討した。
Causal3DIdentは、因果関係が豊富な高次元、視覚的に複雑な画像のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 18:18:09 GMT)
Vector Quantized Models for Planning [32.0] 我々は、部分的に観測可能な環境を扱う新しいアプローチを提案する。
私たちの重要な洞察は、個別のオートエンコーダを使用して、環境におけるアクションの複数の影響を捉えることです。
EmphDeepMind Labは視覚的な大きな観察と部分的な観察が可能な1対1の3D環境である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 18:12:32 GMT)
A Survey of Transformers [31.7] 我々は、バニラトランスフォーマーを導入し、その後、X型トランスフォーマーの新しい分類法を提案する。
次に、アーキテクチャ修正、事前学習、アプリケーションという3つの視点から、様々なX-formerを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:43:08 GMT)
Memetic Search for Vehicle Routing with Simultaneous Pickup-Delivery and
Time Windows [31.5] 本稿では,この問題を解決するために,局所探索を効率的に行うメメティックアルゴリズム(MATE)を提案する。
MATEは最先端のアルゴリズムをすべて上回り、特に12インスタンス(合計65インスタンス)でよく知られた新しいソリューションを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:24:45 GMT)
Rethinking Channel Dimensions for Efficient Model Design [30.5] 提案手法よりも優れた性能を実現するために,チャネル次元の効率的な構成について検討する。
本稿では,レイヤインデックスによってパラメータ化可能な,シンプルで効果的なチャネル構成を提案する。
提案手法は,ImageNetの分類および伝達学習タスクにおいて顕著な性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:14:03 GMT)
Self-supervised and Supervised Joint Training for Resource-rich Machine
Translation [30.5] テキスト表現の自己教師付き事前学習が低リソースニューラルネットワーク翻訳(NMT)に成功している
我々は,NMTモデルを最適化するために,自己教師付き学習と教師付き学習を組み合わせた共同学習手法である$F$-XEnDecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 02:35:40 GMT)
A Concise yet Effective model for Non-Aligned Incomplete Multi-view and
Missing Multi-label Learning [29.8] マルチビューのマルチラベルデータから学ぶことは、必然的に、ラベルの欠如、不完全なビュー、非整合ビューの3つの課題に直面します。
既存の手法は主に最初の2つに関係しており、攻撃するには複数の仮定が必要である。
本稿では,1つのハイパーパラメータを持つ簡潔で効果的なモデルを構築することにより,これらを最小限の仮定で満たすことを目標とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:01:24 GMT)
Interpretable agent communication from scratch(with a generic visual
processor emerging on the side) [29.7] 我々は、2つのディープネットをスクラッチからトレーニングし、教師なし緊急通信を通じて現実的な参照識別を行う。
ほぼ解釈可能な創発的プロトコルにより、トレーニング時に見なかったオブジェクトタイプであっても、ネットがうまく通信できることが示される。
以上の結果から,従来考えられていたよりも現実的な状況下での(解釈可能な)深層ネット通信の実現可能性に関する具体的な証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 11:32:11 GMT)
Curriculum Design for Teaching via Demonstrations: Theory and
Applications [29.7] 本研究では,学習者の収束を早めるために,実演よりもパーソナライズされたカリキュラムを設計する方法を検討する。
我々は,2つの一般的な学習モデルに対して,因果エントロピー逆強化学習(MaxEnt-IRL)とクロスエントロピー行動クローン(CrossEnt-BC)の統一的なカリキュラム戦略を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 21:15:00 GMT)
Detecting Anomalous Event Sequences with Temporal Point Processes [29.0] 時間点プロセス(TPP)における異常な連続イベントシーケンスをオフ・オブ・ディストリビューション(OoD)検出として検出する問題について検討する。
まず,GoF(Goness-of-fit)テストを用いて,この問題にどのようにアプローチできるかを示す。
次に、TPPの一般的なGoF統計の限界を実証し、これらの欠点に対処する新しいテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:50:12 GMT)
What Makes Multimodal Learning Better than Single (Provably) [28.8] 複数のモダリティを持つ学習は、モダリティのサブセットを使用することで、より少ない人口リスクを達成できることを示す。
これは、実際のマルチモーダル応用で観測された重要な定性的現象を捉えた最初の理論的治療である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:20:02 GMT)
Graph-MLP: Node Classification without Message Passing in Graph [28.6] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、非ユークリッド構造データを扱う上での有効性を実証している。
最近の研究は主に強力なメッセージパッシングモジュールに焦点を当てているが、この記事では、メッセージパッシングモジュールは必要ないことを示す。
本稿では,グラフ構造を利用した教師信号を用いた,純粋な多層パーセプトロンベースのGraph-MLPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 02:07:21 GMT)
Towards a Theoretical Framework of Out-of-Distribution Generalization [28.5] オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)データへの一般化(ドメイン一般化)は、現代の機械学習における中心的な問題の一つである。
本研究は,OOD問題の厳密かつ定量的な定義に向けての第一歩を踏み出したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:32:23 GMT)
Unsupervised Word Segmentation from Discrete Speech Units in
Low-Resource Settings [27.6] 音声からの教師なしワード(UWS)は有用だが、難しい作業である。
UWSにおける生成単位の可利用性について、5つの音声認識モデルを比較した。
以上の結果から,音声の離散化のためのニューラルモデルの利用は困難であり,シーケンス長の制限に適応する必要がある可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:50:37 GMT)
Variational AutoEncoder for Reference based Image Super-Resolution [27.5] 本稿では,任意の画像がスーパーレゾリューションの参照として機能する参照ベース画像スーパーレゾリューションを提案する。
ランダムマップや低解像度画像自体を使用しても、提案したRefVAEは、超解像への参照から知識を転送することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 04:12:38 GMT)
Federated Learning with Sparsification-Amplified Privacy and Adaptive
Optimization [27.2] フェデレートラーニング(FL)により、分散エージェントは、生データを互いに共有することなく、集中型モデルを共同で学習することができる。
スパーシフィケーションを増幅した新しいFLフレームワークを提案する。
提案手法では,ランダムなスペーシフィケーションと各エージェントの勾配摂動を統合し,プライバシー保証を増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 20:18:08 GMT)
Decentralized Learning in Online Queuing Systems [27.2] オンラインキューシステムは、パケットを異なるレートで受信するキューで構成されている。
集中型の場合、サービスレートと到着率の比率が1ドル以上である限り、蓄積パケットの数は制限されているままである。
本稿では,レート比が1ドル以上である限り,システムの安定性を保証する最初の学習分散型アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:10:21 GMT)
Job Dispatching Policies for Queueing Systems with Unknown Service Rates [27.1] サービスレートや待ち行列の長さの知識のないジョブディスパッチの問題に対処する。
この問題は、ジョブをすべてのサーバに送信してサービスレートを見積もる、という、新たな探索と探索のトレードオフを提示する。
本稿では,離職者からサービス率を学習するバンディットに基づく調査政策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 21:55:07 GMT)
Salvage of Supervision in Weakly Supervised Detection [26.7] 弱い監視対象検出(WSOD)が注目されている。
本稿では,WSODと完全教師付き検出のギャップを埋める新たなフレームワークであるSalvage of Supervision (SoS)を提案する。
SoSは、WSODの潜在的に有用な監視信号(画像レベルの弱いラベル、擬似ラベル、半教師対象検出のパワー)をすべて活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 03:13:24 GMT)
Fast Federated Learning in the Presence of Arbitrary Device
Unavailability [26.4] Federated Learning (FL)は異種デバイスをコーディネートして、ユーザのプライバシを維持しながら共有モデルを協調的にトレーニングする。
ひとつの課題は、デバイスが中央サーバ以外のトレーニングプロセスから外れることだ。
我々はこの問題を解決するためにIm Federated A patientaging (MIFA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:46:31 GMT)
An Efficient Framework for Clustered Federated Learning [26.2] 本稿では,ユーザがクラスタに分散するフェデレーション学習(FL)の問題に対処する。
反復フェデレーションクラスタリングアルゴリズム(IFCA)を提案する。
ニューラルネットワークのような非分割問題では,アルゴリズムが効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 23:42:59 GMT)
Discriminative Triad Matching and Reconstruction for Weakly Referring
Expression Grounding [24.4] 従来の方法では、参照式に最もよくマッチするオブジェクト領域を抽出し、選択した領域からクエリ文を再構成する。
ここでは、問合せを1つまたは複数の識別三項に変換することができる解の基礎として識別三項が設計されている。
提案手法は、RefCOCO(39.21%)、RefCOCO+(39.18%)、RefCOCOg(43.24%)のデータセットで評価した場合、新しい最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 02:15:11 GMT)
CogTree: Cognition Tree Loss for Unbiased Scene Graph Generation [23.6] SGG(Scene Graph Generation)は、現実のシナリオでバイアスデータに直面すると満足できない。
本研究では,非バイアスSGGに対する新規なデバイアス認知木(CogTree)の損失を提案する。
この損失はモデルに依存しず、いくつかの最先端モデルの性能を一貫して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:27:33 GMT)
Principled Hyperedge Prediction with Structural Spectral Features and
Neural Networks [23.3] Hypergraphは、現実世界の複雑なデータにおける多面的関係を記述するためのフレームワークを提供する。
SNALSは、その局所環境によってハイパーエッジの結合相互作用をキャプチャし、それらの接続のスペクトル情報を収集して取得する。
SNALSは染色体間で常に高い予測精度を示し、4方向遺伝子相互作用の新たな発見を生んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:43:17 GMT)
Learning to Price Against a Moving Target [23.1] 買い手の価値が移動目標である、すなわち時間とともに変化する問題について検討する。
いずれの場合も、最適収益損失の上限は上下限である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 20:57:11 GMT)
Interpretable and Low-Resource Entity Matching via Decoupling Feature
Learning from Decision Making [22.8] Entity Matchingは、同じ現実世界のオブジェクトを表すエンティティレコードを認識することを目的としている。
異種情報融合(HIF)とキー属性ツリー(KAT)誘導からなる新しいEMフレームワークを提案する。
提案手法は効率が高く,ほとんどの場合SOTA EMモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:27:31 GMT)
Towards interval uncertainty propagation control in bivariate
aggregation processes and the introduction of width-limited interval-valued
overlap functions [22.7] オーバーラップ関数は、2つの値間の重なり合う度合いを測定するアグリゲーション関数である。
幅制限間隔値のオーバーラップ関数は、出力間隔の幅を制御する関数を考慮に入れます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:22:31 GMT)
Residual Feedback Learning for Contact-Rich Manipulation Tasks with
Uncertainty [22.3] emphglsrplは強化学習(RL)で既存のコントローラを改善するための定式化を提供する
位置・方向の不確実性を考慮したコンタクトリッチペグ挿入作業において,本手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:06:35 GMT)
Evaluating and Improving Adversarial Robustness of Machine
Learning-Based Network Intrusion Detectors [21.9] 本研究では,ML ベースの NIDS のロバスト性を評価するため,グレー/ブラックボックスのトラフィック空間攻撃に関する最初の系統的研究を行った。
私たちの仕事は、以下の点で以前のものより優れています。
また,システムロバスト性を改善するために,敵攻撃に対する防御策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:25:11 GMT)
Disfl-QA: A Benchmark Dataset for Understanding Disfluencies in Question
Answering [21.9] Disfl-QAは、データセットに対する新たな課題である。
Disfl-QAには、テキストのより包括的な理解を必要とする様々な難題が含まれている。
また,データ拡張手法により性能の低下を部分的に回復し,さらに細調整に金のデータを用いることの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 00:03:40 GMT)
Subject-Independent Brain-Computer Interface for Decoding High-Level
Visual Imagery Tasks [21.2] 脳波(EEG)信号を用いた人間とドローンの通信は、脳-コンピュータインターフェース(BCI)領域において最も難しい問題の一つである。
実践的BCIシステムでは,脳波信号の変動の低減が不可欠である。
この研究は、VI型BCIにおける被験者間の一般化の可能性を示す最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 00:39:31 GMT)
Augmenting Molecular Deep Generative Models with Topological Data
Analysis Representations [21.2] 分子のトポロジカルデータ解析(TDA)表現を付加したSMILES変分自動エンコーダ(VAE)を提案する。
実験の結果, このTDA拡張により, SMILES VAEは3次元幾何学と電子特性の複雑な関係を捉えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:49:21 GMT)
Giving Commands to a Self-Driving Car: How to Deal with Uncertain
Situations? [21.2] 本稿では、コマンドが与えられたときの不確実な状況を検出し、その原因となる視覚オブジェクトを見つけるモデルを提案する。
車両が人間のような方法で物体を説明できたら、乗客は車の能力にもっと自信を持てるだろう、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:21:11 GMT)
The Fast Kernel Transform [21.0] 本稿では,FKT(Fast Kernel Transform:高速カーネル変換)を提案する。
FKT はガウス、マテルン、ラショナル四次共分散関数や物理的に動機付けられたグリーン関数など、幅広い種類のカーネルに容易に適用できる。
本稿では、時間と精度のベンチマークを提供することによりFKTの有効性と汎用性を説明し、それを近隣埋め込み(t-SNE)とガウス過程を大規模実世界のデータセットに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:15:47 GMT)
FastSeq: Make Sequence Generation Faster [20.9] 我々は,精度を損なわずにシーケンス生成を高速化するFastSeqフレームワークを開発した。
様々なモデルで広く使われているベンチマークの結果は、4-9倍の推論速度向上を示す。
FastSeqは単純な1行のコード変更で簡単に使える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 22:25:28 GMT)
Dynamic Contextualized Word Embeddings [20.8] 言語的文脈と外言語的文脈の両方の関数として単語を表す動的文脈化単語埋め込みを導入する。
事前訓練された言語モデル(PLM)に基づいて、動的文脈化された単語埋め込みは、時間と社会空間を協調的にモデル化する。
4つの英語データセットの質的および定量的分析により,潜在的な応用シナリオを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:08:12 GMT)
NRGNN: Learning a Label Noise-Resistant Graph Neural Network on Sparsely
and Noisily Labeled Graphs [20.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ノード分類などのグラフ上の半教師付き学習タスクに対して,有望な結果を得た。
多くの実世界のグラフはスパースでノイズの多いラベルが付けられており、GNNの性能を著しく低下させる可能性がある。
半教師付きノード分類のためのラベルノイズ耐性GNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 22:12:44 GMT)
Seismic Inverse Modeling Method based on Generative Adversarial Network [20.3] 本稿では, 地質, ウェルログ, 地震データに整合したGANに基づく逆モデリング手法を提案する。
GANは、トレーニング画像の空間構造と抽象的特徴を抽出する最も有望な生成モデルアルゴリズムである。
その結果, インバージョンモデルは観測データに適合し, 高速発生の前提下での不確実性は低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:14:39 GMT)
Black-box density function estimation using recursive partitioning [20.2] 本稿では、逐次決定ループによって定義されるベイズ推定と一般ベイズ計算に対する新しいアプローチを提案する。
本手法はサンプル空間の再帰的分割を定義する。
出力は、効率的なデータ構造で編成されたパーティションを介して、正規化定数を含む全密度関数の近似である。
このアルゴリズムは、重力波物理のパラメータ推論を含む合成および実世界の問題に対する最近の最先端手法と競合する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 21:34:37 GMT)
Error Loss Networks [20.1] 教師付き学習のための誤り損失関数を構築するために,エラー損失ネットワーク(ELN)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
ELNは、放射基底関数(RBF)ニューラルネットワークに似た構造であるが、その入力はエラーサンプルであり、出力はそのエラーサンプルに対応する損失である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 05:50:12 GMT)
Realistic Evaluation Principles for Cross-document Coreference
Resolution [20.0] 我々は、モデルが標準ECB+データセットの合成トピック構造を利用するべきではないと主張している。
私たちは、より現実的な評価原則が競争モデルに与える影響を実証的に示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:05:21 GMT)
Coresets for Classification -- Simplified and Strengthened [19.5] 損失関数の幅広いクラスを持つ線形分類器を訓練するための相対誤差コアセットを与える。
我々の構成は $tilde O(d cdot mu_y(X)2/epsilon2)$point, where $mu_y(X)$ は mathbbRn times d$ のデータ行列 $X と -1,1n$ のラベルベクトル $y の自然な複雑性測度である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 11:24:18 GMT)
Psychometrics in Behavioral Software Engineering: A Methodological
Introduction with Guidelines [19.4] 本稿では,ソフトウェア工学研究者のための測定器評価のための心理測定理論を紹介する。
項目プール,項目レビュー,パイロットテスト,項目分析,要因分析,項目の統計特性,信頼性,妥当性,テストバイアスの公平性など,新たな心理的構造を運用する際の活動について詳述する。
心理学からの確立した方法の採用に向けて,SE研究における文化の変化を奨励したい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:10:37 GMT)
Learning Riemannian Manifolds for Geodesic Motion Skills [19.3] ロボットが新しいスキルを習得し、目に見えない状況に適応するための学習フレームワークを開発する。
本研究では,測地運動技術を用いて,データ多様体上の任意の地点をロボットがどう移動させるかを示す。
ロボットは、精巧な動きパターンを特徴とする現実的なスキルを十分に学習し、再現する7-DoFロボットマニピュレータを用いて、学習フレームワークをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:24:54 GMT)
Time-series Imputation of Temporally-occluded Multiagent Trajectories [18.9] エージェントのサブセットの過去と将来の観測が、他のエージェントの欠落した観察を推定するために使用される、マルチエージェントの時系列計算の問題について検討する。
グラフインプタ(Graph Imputer)と呼ばれる我々の手法は,グラフネットワークと変分オートエンコーダを組み合わせた前方情報と後方情報を利用する。
提案手法は,プロジェクティブカメラモジュールを用いて,オフスクリーンプレーヤの状態推定設定のためのモデルをトレーニングし,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:58:43 GMT)
CSRNet: Cascaded Selective Resolution Network for Real-time Semantic
Segmentation [18.6] 本稿では,リアルタイムセグメンテーションの性能向上を図るために,光カスケード選択分解ネットワーク(CSRNet)を提案する。
提案するネットワークは,低解像度から高解像度までの特徴情報を統合した3段階セグメンテーションシステムを構築している。
2つのよく知られたデータセットの実験により、提案したCSRNetはリアルタイムセグメンテーションの性能を効果的に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:22:09 GMT)
Are VQA Systems RAD? Measuring Robustness to Augmented Data with Focused
Interventions [18.5] 本稿では,視覚的質問応答(VQA)システムの一般化機能について考察する。
本稿では,モデル予測の一貫性を計測する新しいロバストネス尺度,Robustness to Augmented Data (RAD)を提案する。
私たちは、現在のVQAシステムがまだ脆弱であることを示す、重大な障害ケースを見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:09:47 GMT)
Enhancing Robustness of Neural Networks through Fourier Stabilization [18.4] 本稿では,二元入力を用いた回避ロバストニューラルネットワークの設計のための新しいアプローチであるemphFourier安定化を提案する。
提案手法の有効性を実験的に検証し,提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:12:31 GMT)
Cheap and Good? Simple and Effective Data Augmentation for Low Resource
Machine Reading [18.4] 機械読取理解のための簡易かつ効果的なデータ拡張戦略を提案する。
提案手法はまず,拡張データ上でのMDCシステムの解答抽出成分を事前学習する。
我々は,本手法が文書検索と回答抽出性能を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:46:50 GMT)
Position Bias Mitigation: A Knowledge-Aware Graph Model for Emotion
Cause Extraction [15.8] 広く使われているCEデータセットは、注釈付き原因節の大多数が関連する感情節の直前にあるか、あるいは感情節自体である、というバイアスを呈している。
ECEの既存のモデルは、そのような相対的な位置情報を探索し、データセットバイアスに悩まされる傾向がある。
本稿では,相対的な位置情報がもはや原因節の指示的特徴ではない敵例を生成するための新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:27:00 GMT)
Multi-hop Graph Convolutional Network with High-order Chebyshev
Approximation for Text Reasoning [15.7] 我々は高次動的チェビシェフ近似(HDGCN)を用いてスペクトルグラフ畳み込みネットワークを定義する。
高次チェビシェフ近似の過度な平滑化を緩和するために、線形計算複雑性を持つマルチボイトベースのクロスアテンション(MVCAttn)も提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:49:43 GMT)
Targeted Active Learning for Bayesian Decision-Making [15.5] サンプルを逐次取得する際には,学習と意思決定を分離することが準最適である。
本稿では,ダウン・ザ・ライン決定問題を考慮に入れた,新たなアクティブな学習戦略を提案する。
具体的には、最適決定の後続分布における期待情報ゲインを最大化する、新しい能動的学習基準を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:05:43 GMT)
EnMcGAN: Adversarial Ensemble Learning for 3D Complete Renal Structures
Segmentation [15.4] 3次元完全腎構造(CRS)セグメンテーションは、腎臓、腫瘍、腎動脈、静脈を1つの推論でセグメント化することを目的としている。
腎構造の複雑な形状,低コントラスト,大きな解剖学的変化により,3次元CRSセグメンテーションは成功しなかった。
本研究では,3次元CRSセグメンテーションのための逆アンサンブル学習とEnsemble Multi-condition GAN(EnMcGAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:40:42 GMT)
Learning subtree pattern importance for Weisfeiler-Lehmanbased graph
kernels [15.1] WWLカーネルのフレームワークにおけるサブツリーパターンの重み付けを学習する手法を提案する。
本稿では,効率的な学習アルゴリズムを提案するとともに,その収束を示すための一般化ギャップを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 23:47:44 GMT)
On the Lack of Robust Interpretability of Neural Text Classifiers [14.7] 本研究では,事前学習したトランスフォーマーエンコーダをベースとしたニューラルテキスト分類器の解釈の堅牢性を評価する。
どちらのテストも、期待された行動から驚くほど逸脱しており、実践者が解釈から引き出す可能性のある洞察の程度について疑問を呈している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 18:31:02 GMT)
RECOWNs: Probabilistic Circuits for Trustworthy Time Series Forecasting [14.7] リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks, RNN)は、時系列予測のモデルである。
WSPNは、時系列のための顕著な深絞り確率回路(PC)であり、不確実性対策として有意義な確率を提供するRNNを支援することができる。
本稿では,RNNを用いた新しいアーキテクチャであるRECOWNと,条件付きWSPN(CWSPN)と呼ばれるWSPNの識別型を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:32:12 GMT)
Marginalizable Density Models [14.5] 本稿では,変数の任意の部分集合の確率,限界,条件に対するクローズドフォーム表現を提供する,新しいディープネットワークアーキテクチャを提案する。
このモデルはまた、変数数に時間複雑性の対数依存しか依存しない並列サンプリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 23:54:48 GMT)
Tetrad: Actively Secure 4PC for Secure Training and Inference [14.3] Tetradは、プライバシ保護機械学習のための混合プロトコルフレームワークである。
公正な乗算プロトコルでは、トライデントの最先端プロトコルよりも改善された5つのリング要素のみを通信する必要がある。
Fairフレームワークは、LeNetやVGG16といったディープニューラルネットワークのベンチマークでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:48:39 GMT)
Scale Free Adversarial Multi Armed Bandits [13.8] 本稿では,MAB(Scale-Free Adversarial Multi Armed Bandit)問題について考察する。
我々はFTRLアルゴリズムを設計するが、これはMABに対する最初の無スケールな後悔の保証が伴う。
また,Bregman Divergencesの局所ノルム下界を求める新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 21:26:57 GMT)
HPRNet: Hierarchical Point Regression for Whole-Body Human Pose
Estimation [13.2] 全身ポーズ推定のためのボトムアップワンステージ手法を提案する。
我々は、身体部分の階層的な表現を構築し、それらを共同で補強する。
COCO WholeBodyデータセットでは、HPRNetは以前のボトムアップメソッドを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 11:56:38 GMT)
Image Deformation Estimation via Multi-Objective Optimization [13.2] 自由形変形モデルは、画像上の制御点格子を操作することにより、幅広い非剛体変形を表現することができる。
フィットネスランドスケープの複雑さのため,変形画像にモデルを直接適合させることは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:52:12 GMT)
Interpreting Deep Learning based Cerebral Palsy Prediction with Channel
Attention [12.8] 幼児の身体運動から脳性麻痺を予測するための深層学習モデルのためのチャネルアテンションモジュールを提案する。
本システムは91.67%の精度を達成し,他の最先端のディープラーニング手法を抑圧する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:57:17 GMT)
Incentive Mechanism for Privacy-Preserving Federated Learning [12.8] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、機械学習の新たなパラダイムである。
FLにおける2つの基本的な研究課題は、インセンティブメカニズムとプライバシ保護である。
我々は、適切な支払いとプライバシー保護を提供することで、データ所有者の参加を促すFL-Marketを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:14:24 GMT)
Meta Learning for Knowledge Distillation [12.7] 教師ネットワークは、学生ネットワークにより良い知識を伝達することを学ぶことができることを示す。
内部学習者とメタ学習者の整合性を改善するためのパイロット更新機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:59:03 GMT)
Check It Again: Progressive Visual Question Answering via Visual
Entailment [12.1] Visual Entailmentに基づいたSAR(Select-and-Rerank)プログレッシブフレームワークを提案する。
まず、質問や画像に関連する候補の答えを選択し、その候補の答えを視覚的細分化タスクで並べ替える。
実験の結果,VQA-CP v2の精度が7.55%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 18:00:38 GMT)
LEADS: Learning Dynamical Systems that Generalize Across Environments [12.0] 我々は、モデル一般化を改善するために、既知の環境間の共通点と相違点を活用する新しいフレームワークであるLEADSを提案する。
環境に依存したデータから抽出した知識を活用でき、既知の環境と新しい環境の両方の一般化を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:28:19 GMT)
Strong Uniform Consistency with Rates for Kernel Density Estimators with
General Kernels on Manifolds [11.9] 本稿では,ユーザによって設計されていない複雑なカーネルを用いて,カーネル密度推定の処理方法を示す。
本稿では,統計社会においてよく考慮されるVapnik-Chervonenkisクラスのカーネルとは異なる異方性カーネルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:45:55 GMT)
Turing: an Accurate and Interpretable Multi-Hypothesis Cross-Domain
Natural Language Database Interface [11.8] 自然言語データベースインタフェース(NLDB)は、非技術ユーザのためのデータ駆動の洞察を民主化することができる。
この研究は、このギャップを埋めるためのNLDBシステムであるTuringを提示する。
チューリングのクロスドメインセマンティックバリデーション法は、実行精度が751%、スパイダーセット上でのトップ5ビーム実行精度が78.3%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:46:20 GMT)
SpaceMeshLab: Spatial Context Memoization and Meshgrid Atrous
Convolution Consensus for Semantic Segmentation [11.6] 入力次元を保ち、その空間コンテキストを常に伝達することにより、空間コンテキストに対するバイパス分岐を提案する。
また,Meshgrid Atrous Convolution Consensus (MetroCon2)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 00:38:02 GMT)
Schema2QA: High-Quality and Low-Cost Q&A Agents for the Structured Web [11.4] 質問応答エージェントを構築するには、現在大量の注釈付きデータセットが必要であるが、これは極めて高価である。
本稿では,フィールド毎にいくつかのアノテーションを付加したデータベーススキーマからQ&Aシステムを生成可能なオープンソースツールキットであるugment2QAを提案する。
5.orgドメイン、レストラン、人、映画、本、音楽のQ&Aシステムを生成するためにAR2QAを使用し、クラウドソーシングされた質問に対して、全体的な精度は64%から75%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 01:30:11 GMT)
Translate, then Parse! A strong baseline for Cross-Lingual AMR Parsing [10.5] 我々は,各言語からの文をAMRに投影し,それらの意味的構造を捉えるモデルを開発した。
本稿では,単純な2ステップベースラインを再検討し,強力なNMTシステムと強力なAMRで拡張する。
実験の結果,T+Pはすべてのテスト言語で最新の最先端システムより優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:52:48 GMT)
Learning Markov State Abstractions for Deep Reinforcement Learning [10.0] 本稿では,マルコフの抽象状態表現を学習するのに十分であることを示す。
次に、逆モデル推定と時間的コントラスト学習を組み合わせた実践的な訓練手順について述べる。
提案手法は,ドメインの基盤構造を捉える表現を学習し,サンプル効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:12:36 GMT)
Few-Shot Action Localization without Knowing Boundaries [10.0] 対象のアクションの1/2のトリミング例がテスト時にのみ利用可能である場合,未トリミングビデオ中のアクションのローカライズを学習可能であることを示す。
ビデオのペア間の微細な類似パターンをモデル化した時間的類似度行列(TSM)を推定するネットワークを提案する。
提案手法は,最先端の完全教師付き,少数ショットの学習手法に匹敵する性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:32:43 GMT)
Impact of COVID-19 on IoT Adoption in Healthcare, Smart Homes, Smart
Buildings, Smart Cities, Transportation and Industrial IoT [9.9] さまざまな分野におけるモノのインターネット導入に対するパンデミックの影響について論じる。
このIoT導入に対する私たちの見解と予測は、徹底的な研究文献レビューに基づいています。
これらのセクターごとに、新型コロナウイルス(COVID-19)による注目すべきIoTイニシアチブの詳細も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:17:45 GMT)
Variational Leakage: The Role of Information Complexity in Privacy
Leakage [9.8] プライバシリークにおける情報複雑性の役割について,敵の関心事の属性について検討する。
そこで我々はColored-MNISTとCelebAデータセットの実験を行い,情報複雑さが本質的漏洩量に与える影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:17:12 GMT)
Unbalanced Optimal Transport through Non-negative Penalized Linear
Regression [9.7] 対応する最適化問題は、非負のペナル化線形回帰問題として再構成可能であることを示す。
逆問題と非負行列分解から着想を得た新しいアルゴリズムを提案する。
UOTの正規化経路を2次ペナルティで計算する効率的なアルゴリズムを初めて導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:16:37 GMT)
Itihasa: A large-scale corpus for Sanskrit to English translation [9.6] イティハサ (Itihasa) は、サンスクリット語の93,000対のスロカとその英訳を含む大規模な翻訳データセットである。
まず、このようなデータセットのキュレーションの背後にあるモチベーションを説明し、そのニュアンスを引き出すための経験的分析を続行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:48:17 GMT)
MindReader: Recommendation over Knowledge Graph Entities with Explicit
User Ratings [9.4] 我々はMindReaderと呼ばれる新しいデータセットを導入し、アイテムとKGエンティティの両方に対して明確なユーザレーティングを提供します。
このデータセットは、当社がオープンソースとしてリリースしたオンラインインタビューアプリケーションを通じて収集されています。
グラフデータに特化して設計されたかどうかに関わらず、ほとんどのモデルでは、明示的な非イテム評価に基づいてトレーニングされた場合、推奨品質が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:41:15 GMT)
Person Re-Identification with a Locally Aware Transformer [9.0] そこで我々は,局所的に拡張された局所的分類トークンを集約するための,パートベースの畳み込みベースライン(PCB)にインスパイアされた戦略を取り入れた,局所的認識変換器(LA-Transformer)を提案する。
ブロックワイズ微調整のLA-Transformerは、標準偏差がマーケット1501で0.13ドル、標準偏差がCUHK03で0.1ドル、ランク1の精度が980.27ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:59:48 GMT)
CLTR: An End-to-End, Transformer-Based System for Cell Level
TableRetrieval and Table Question Answering [8.4] 本稿では,最初のエンドツーエンドのテーブル質問応答(QA)システムを提案する。
自然言語の質問と大量のテーブルコーパスを入力として、最も関係のあるテーブルを検索し、質問に答えるために正しいテーブルセルを見つける。
76,242テーブル上の2,005の自然言語質問からなる2つの新しいオープンドメインベンチマークであるE2E_WTQとE2E_GNQを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:22:10 GMT)
Learning from Multiple Noisy Partial Labelers [8.4] プログラムによる弱い監督は、ノイズ、ユーザ記述規則、その他のラベルの出力を組み合わせることで、手書きのトレーニングデータなしでモデルを作成する。
本稿では,複数の雑音部分ラベルの精度を推定できる確率的生成モデルを定義することによって,この能力を導入する。
簡単な実装に比べて300倍のスピードで、学習を1分で100万のサンプルにスケールアップする方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:12:16 GMT)
Comprehension Based Question Answering using Bloom's Taxonomy [8.3] ブルームの分類学は、教育者が理解力の分類によって知識の使い方を教えるのに役立つ。
我々はそれを用いて、大規模な事前学習言語モデルの理解能力を分析し、改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 19:32:21 GMT)
SynthRef: Generation of Synthetic Referring Expressions for Object
Segmentation [7.7] ビデオオブジェクトセグメンテーションのための合成参照表現を用いた最初の大規模データセットを提示・配布する。
実験により, 合成参照表現を用いて学習することにより, モデルが様々なデータセットにまたがって一般化する能力を向上できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:28:13 GMT)
Highly accurate digital traffic recording as a basis for future mobility
research: Methods and concepts of the research project HDV-Mess [7.3] HDV-Messは、公道におけるコネクテッドおよび自動走行の分野における重要な課題に対処することを目的としている。
目標は、さまざまな場所の交通イベントを高精度に記録し、実際の交通データを収集することである。
移動モジュール型インテリジェントトランスポートシステムステーション(ITS-Ss)を用いた交通検知概念について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:28:46 GMT)
RewardsOfSum: Exploring Reinforcement Learning Rewards for Summarisation [7.0] 本稿では,抽象的な要約作業に対する2つの報酬関数を提案する。
最初の関数はRwB-Hingeと呼ばれ、勾配更新のサンプルを動的に選択する。
第2の機能はRISKと呼ばれ、強力な候補者の小さなプールを利用して報酬を知らせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 03:30:50 GMT)
Insight from NLP Analysis: COVID-19 Vaccines Sentiments on Social Media [7.0] パンデミックの最中、英国と米国住民のツイートをTwitter APIから収集しました。
VADERによる感情分析を行い、個人の影響をカウントできる新しい方法を提案した。
その結果、予防接種が進むにつれて、有名人がソーシャルメディアに意見転換を導く可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 03:37:22 GMT)
One Semantic Parser to Parse Them All: Sequence to Sequence Multi-Task
Learning on Semantic Parsing Datasets [6.9] 本稿では,Multi-Task Learning (MTL) アーキテクチャを用いて,セマンティック解析データセットの単一モデルを学習する。
データセット間でネットワーク全体を共有しているMTLアーキテクチャは、シングルタスクベースラインよりも、競合的あるいはより良い解析精度をもたらすことが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:03:42 GMT)
Definitions of intent suitable for algorithms [6.9] この記事では,直接的,斜め(あるいは間接的)かつ内的意図の定義を紹介する。
アルゴリズムがどの種類の意図的モードをトランスグレッシブするかを理解することは、多くの関係者にとって有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:30:29 GMT)
ParChain: A Framework for Parallel Hierarchical Agglomerative Clustering
using Nearest-Neighbor Chain [6.8] 本稿では並列階層クラスタリング(HAC)アルゴリズムを設計するためのParChainフレームワークを提案する。
従来の並列HACアルゴリズムと比較して、我々の新しいアルゴリズムは線形メモリしか必要とせず、大規模データセットにスケーラブルである。
我々のアルゴリズムは、既存のアルゴリズムでは処理できない数千万のポイントでデータセットのサイズにスケールすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 23:13:27 GMT)
Adaptive transfer learning [6.6] バイナリ分類の文脈において、伝達学習のための柔軟なフレームワークを導入する。
本研究では,未知の転送関係の重要な側面に適応するアルゴリズムにより,最適速度が達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:39:43 GMT)
AutoQA: From Databases To QA Semantic Parsers With Only Synthetic
Training Data [6.5] AutoQAは、手作業なしでデータベース上の質問に答えるセマンティクスを生成する。
自動言い換えとテンプレートベースの属性解析を組み合わせて、式の代替表現を見つける。
解答精度は69.8%で、最先端のゼロショットモデルよりも16.4%高く、人間のデータで訓練されたモデルよりもわずか5.2%低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 00:49:21 GMT)
A critical look at the current train/test split in machine learning [6.5] 分割プロトコル自体を詳しく見て、その弱点と制限を指摘します。
多くの実世界の問題では、仮定(ii)が成立しない状況が多数あることを認めなければならない。
適応ポリシーを含む適応型能動学習アーキテクチャ(AAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:07:20 GMT)
Reinforced Few-Shot Acquisition Function Learning for Bayesian
Optimization [6.2] また, ブラックボックス機能の違いにより, 最良性能のAFが有意に異なることが観察された。
本稿では,この課題に対して,FSAF(Reforceed few-shot AF learning)の観点から対処することを目的とする。
FSAFは、さまざまな合成および実世界のテスト機能に関する最先端のベンチマークよりも、同等またはより良い後悔を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:46:46 GMT)
Breaking the Limits of Message Passing Graph Neural Networks [6.2] グラフニューラルネットワーク(MPNN)は、スパースグラフに適用する場合のノード数に関して線形複雑である。
本稿では, 固有値の非線形なカスタム関数により, グラフ畳み込みサポートがスペクトル領域で設計されている場合, MPNNは1-WLテストよりも理論的に強力であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:26:56 GMT)
White Paper Assistance: A Step Forward Beyond the Shortcut Learning [6.1] 我々は、CNNが実際に私たちが関心を持っているようにしているかどうかを調べる必要性をしばしば見落としていることを示します。
我々は、この意図しない不確実性に対抗するために、白紙援助と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
提案手法は, モデルが特定の特徴パターンを優先する程度を検知し, 白紙上でランダムな推測を強制的に行うことによって緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:35:44 GMT)
Efficient Sampling in POMDPs with Lipschitz Bandits for Motion Planning
in Continuous Spaces [5.7] 不確実性のある意思決定は、部分的に観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)とみなすことができる。
POMDPの正確な解を見つけることは一般に難解であるが、この解はサンプリングベースのアプローチによって近似することができる。
自動走行における動作計画の文脈におけるこのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:31:48 GMT)
Grapevine Winter Pruning Automation: On Potential Pruning Points
Detection through 2D Plant Modeling using Grapevine Segmentation [5.5] グラペビンの冬刈りは複雑な作業であり、熟練した労働者が正しく実行する必要がある。
この操作が完了するのに約80～120時間かかることを考えると、自動化システムはプロセスのスピードアップに役立つ。
本稿では,この課題に対処するために,ブドウのイメージにオブジェクトセグメンテーションを施すことにより,新たな学際的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:36:54 GMT)
OODIn: An Optimised On-Device Inference Framework for Heterogeneous
Mobile Devices [5.5] OODInは、異種モバイルデバイスにまたがるディープラーニングアプリの最適化されたデプロイのためのフレームワークである。
デバイスリソースとDLモデルのばらつきを、非常にパラメトリドな多層設計によって対処する。
高度に最適化されたプラットフォームおよびモデル対応設計よりも最大4.3倍、3.5倍の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 22:38:18 GMT)
Tiplines to Combat Misinformation on Encrypted Platforms: A Case Study
of the 2019 Indian Election on WhatsApp [5.3] 我々は、WhatsApp上でクラウドソースシステムの有用性を分析し、ユーザーがファクトチェックを希望するメッセージを含む"チップ"を送信できるようにする。
われわれは、2019年のインド総選挙でWhatsAppに送られたチップを、WhatsApp上の大規模な公開グループで流されたメッセージと比較した。
私たちは、チップラインがWhatsAppの会話に非常に便利なレンズであることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 23:08:47 GMT)
Safe Deep Q-Network for Autonomous Vehicles at Unsignalized Intersection [4.9] 本稿では,歩行者の群集を通りながら,信号のない交差点で左折しながら,安全なDRLアプローチを提案する。
提案手法では,2つの長期記憶モデルを用いて,環境の認識状態と歩行者の将来の軌跡を学習する。
エゴ車両と歩行者の将来の軌道に基づく将来の衝突予測アルゴリズムを用いて、システムが衝突を予測した場合の安全でない行動を隠蔽する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:48:56 GMT)
Don't Get Yourself into Trouble! Risk-aware Decision-Making for
Autonomous Vehicles [4.9] 1)望ましくない結果の確率と、2)望ましくない結果がどの程度望ましくないかを見積もる(損失)。
我々は、高レベルリスクベースの経路計画と強化学習に基づく低レベル制御を統合する、自動運転車のリスクベースの意思決定フレームワークを開発した。
この作業は、自動運転車がいつの日か回避し、危険な状況に対処することによって、安全性を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 18:24:02 GMT)
Object Based Attention Through Internal Gating [4.9] 本稿では,物体に基づく注目のニューラルネットワークモデルを提案する。
私たちのモデルは、トップダウンとリカレントの両方に注意が向けられる方法を捉えています。
我々のモデルは神経科学からのさまざまな発見を再現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:20:50 GMT)
Spatial Graph Attention and Curiosity-driven Policy for Antiviral Drug
Discovery [4.9] 蒸留グラフアテンションポリシーネットワーク(DGAPN)は、新しいグラフ構造化化学表現を生成する。
本稿では,ノード属性とエッジ属性の両方に対する自己アテンションと空間構造を符号化する空間グラフアテンションネットワーク(sGAT)を提案する。
実験では,我々のフレームワークは最先端のアルゴリズムと比較して優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:43:59 GMT)
EXPObench: Benchmarking Surrogate-based Optimisation Algorithms on
Expensive Black-box Functions [4.9] 本研究では,6種類のサロゲートアルゴリズムを,異なる実環境アプリケーションから4つの高価な最適化問題に対して広範囲に比較する。
これにより、探査の相対的重要性、目的物の評価時間、使用済みモデルに関する新たな洞察がもたらされた。
アルゴリズムとベンチマーク問題インスタンスを公開し、サロゲートアルゴリズムのより均一な分析に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 18:17:42 GMT)
Explainable AI for medical imaging: Explaining pneumothorax diagnoses
with Bayesian Teaching [4.7] ベイズ教養に基づく説明の導入と評価を行う。
医療専門家が説明に晒すことで、AIの診断決定を予測できることがわかりました。
これらの結果から,説明可能なAIは医用画像における人間とAIの協調を支援するのに有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 20:49:11 GMT)
LipSync3D: Data-Efficient Learning of Personalized 3D Talking Faces from
Video using Pose and Lighting Normalization [4.4] 音声からパーソナライズされた3D音声をアニメーションするビデオベースの学習フレームワークを提案する。
データサンプルの効率を大幅に改善する2つのトレーニング時間データ正規化を導入する。
提案手法は,現在最先端のオーディオ駆動型ビデオ再現ベンチマークを,リアリズム,リップシンク,視覚的品質スコアの点で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:56:40 GMT)
Dynamical crossover in the transient quench dynamics of short-range
transverse field Ising models [4.2] 本研究では,一箇所で磁化される一箇所観測可能な非平衡過程の過渡的状態について検討する。
時間依存型と単一サイトオブザーバブルの崩壊速度は、2つの動的領域を分離する動的交叉を示す。
この結果から, 動的交叉近傍での短時間のスケーリング法則指数は, 解析理論により予測された法則と大きく異なることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 22:35:46 GMT)
Risk Ranked Recall: Collision Safety Metric for Object Detection Systems
in Autonomous Vehicles [4.1] この研究は、オブジェクト検出システムに対するリスクランク付きリコール(R3$)メトリクスを紹介します。
ランクは衝突のリスクに対する客観的なサイバー物理モデルに基づいて割り当てられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:30:43 GMT)
Multi-output Gaussian Processes for Uncertainty-aware Recommender
Systems [3.9] モデルトレーニングと推論のための効率的な戦略を導入し、その結果、非常に大きくスパースなデータセットにスケールするモデルを生み出します。
我々のモデルは、その予測の定量化に関する有意義な不確実性推定も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:01:14 GMT)
Size and momentum of an infalling particle in the black hole interior [3.8] 我々は, ブラックホール内部に衝突する粒子の運動量と演算子の大きさ, 量子複雑性の関係を論じる。
ここでの大きさの概念は、以前外粒子の運動量に関連していた大きさとわずかに異なる。
外的運動量と内的運動量の両方が作用素のサイズ成長と関連しているという事実は相補性の顕在化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:54:24 GMT)
Learning Functional Priors and Posteriors from Data and Physics [3.5] 我々は、歴史的データを用いて時空の露光を可能にするディープニューラルネットワークに基づく新しいフレームワークを開発した。
物理インフォームド・ジェネレーティブ・アダクティブ・アダクティブ・ネットワーク(PI-GAN)を用いて機能的事前学習を行う。
第2段階では, PI-GANの潜伏空間の後方を推定するために, ハミルトニアンモンテカルロ法(HMC)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 03:03:24 GMT)
Exploration and preference satisfaction trade-off in reward-free
learning [3.5] 共役前駆体を用いた選好学習機構を備えたモデルベースベイズエージェントを提案する。
OpenAI Gym FrozenLakeと3Dのミニワールド環境において、ボラティリティと非ボラティリティについて説明する。
実験の結果,学習可能な(再帰的でない)嗜好は,探索と嗜好満足度とのトレードオフを伴っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:24:58 GMT)
A Falta de Pan, Buenas Son Tortas: The Efficacy of Predicted UPOS Tags
for Low Resource UD Parsing [3.4] 我々は、実際の低リソースのユニバーサルなツリーバンク、様々なツリーバンクサイズを持つ人工的な低リソースデータ、そして様々な量の拡張データを持つ非常に小さなツリーバンクに対してこれを行う。
予測された UPOS タグは低リソースツリーバンク,特に完全に注釈付けされたツリーが少ない場合に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:04:08 GMT)
Context-Specific Causal Discovery for Categorical Data Using Staged
Trees [3.0] 因果発見アルゴリズムは、観測データのみを用いた複雑な因果関係の解消を目的としている。
そこで我々は,複雑で非対称な因果関係を表現可能な木モデルに基づく新たな因果関係探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:46:15 GMT)
Application of the Quantum Potential Neural Network to multi-electronic
atoms [2.9] 多くの電子原子系への量子ポテンシャルニューラルネットワーク(QPNN)フレームワークの適用について述べる。
その結果、この新しいニューラルネットワークは、多くの電子の効率的なポテンシャル関数を、完全に教師なしの方法で学習できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:34:59 GMT)
Efficient Speech Emotion Recognition Using Multi-Scale CNN and Attention [2.8] 本稿では,音声からの音響情報と語彙情報の両方を利用する,シンプルで効率的なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
マルチスケール・コンボリューション・レイヤ(MSCNN)を用いて音声とテキストのハイドデン表現を得る手法を提案する。
大規模な実験により,提案手法はIEMOCAPdataset上で従来の最先端の手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:45:42 GMT)
Suppressing Decoherence in Quantum Plasmonic Systems by Spectral Hole
Burning Effect [2.7] 量子プラズモン系は、本質的に大きな散逸性および放射減衰のため、かなりのデコヒーレンスに悩まされる。
非均一な遷移周波数を持つエミッタアンサンブルとプラズモンナノキャビティを混合することにより、この制限的な欠点の軽減を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:32:32 GMT)
Householder-Absolute Neural Layers For High Variability and Deep
Trainability [2.6] 世帯の絶対的な神経層、すなわちハン層は、活性化率を高め、定数への崩壊の可能性を減少させるように設計されている。
主にハン層から構築されたニューラルネットワークはHanNetsと呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 04:05:30 GMT)
Recommending Multiple Criteria Decision Analysis Methods with A New
Taxonomy-based Decision Support System [2.5] 本稿では,複数基準決定分析手法の選択ソフトウェアについて述べる。
与えられた意思決定問題に対して最も適した多重基準決定分析手法は何か?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:03:45 GMT)
What Data Augmentation Do We Need for Deep-Learning-Based Finance? [2.5] 我々は、定量的ファイナンスのための深層学習に基づくアプローチにおけるデータ拡張の利用を理解するための理論的枠組みの開発に焦点をあてる。
提案理論は, ファイナンスにおけるデータ拡張の役割と必要性を明らかにし, さらに, ランダムな強度ノイズを注入する単純なアルゴリズムを動機付けている。
このアルゴリズムは実際にうまく動作することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 05:26:58 GMT)
PANDORA Talks: Personality and Demographics on Reddit [2.4] Redditコメントの最初の大規模データセットであるPANDORAを10万以上のユーザー向けに3つのパーソナリティモデルと人口統計モデルでラベル付けした。
3つの実験でこのデータセットの有用性を示し、より容易に利用できるデータを活用してBig 5の特徴を予測する。
人格および人口統計変数のベンチマーク予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:22:41 GMT)
A self consistent theory of Gaussian Processes captures feature learning
effects in finite CNNs [2.3] 無限幅/チャネル制限のディープニューラルネットワーク(DNN)が最近注目を集めている。
理論上の魅力にもかかわらず、この視点は有限DNNにおいて深層学習の重要な要素を欠いている。
ここでは,大きなトレーニングセット上で雑音勾配勾配で訓練されたDNNを考察し,強い有限DNNと特徴学習効果を考慮した自己一貫したガウス過程理論を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 05:20:00 GMT)
GSGP-CUDA -- a CUDA framework for Geometric Semantic Genetic Programming [2.3] Geometric Semantic Genetic Programming (GSGP) は進化計算に基づく最先端の機械学習手法である。
C++におけるGSGPの効率的な実装は、この事実を悪用するが、その潜在能力は十分ではない。
結果は、最先端のシーケンシャル実装と比較して1000倍以上のスピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 00:58:39 GMT)
The Randomness of Input Data Spaces is an A Priori Predictor for
Generalization [2.3] この研究は、入力データによって定義される探索空間に焦点を当て、近隣の入力値のラベル間の相関が一般化に影響を与えると仮定する。
相関が低い場合、入力データ空間のランダム性が高くなり、高い一般化誤差が生じる。
合成分類タスクと共通画像分類ベンチマークの結果は、入力データ空間のランダム性と二項分類問題に対するディープニューラルネットワークの一般化誤差との間に高い相関関係を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:44:03 GMT)
Cartographic Design of Cultural Maps [2.2] 私たちはパリ、ウィーン、ロンドン、ニューヨーク各地の5000の街路のデータセットを収集しました。
私たちは地図的ストーリーテリング技術に基づく文化地図を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 20:53:45 GMT)
Sequential End-to-End Intent and Slot Label Classification and
Localization [2.2] エンドツーエンド(e2e)の音声言語理解(SLU)ソリューションが最近提案されている。
本稿では,音声信号のチャンクを連続処理して意図とスロット値を予測する,ストリーミングシナリオのためのコンパクトなe2e SLUアーキテクチャを提案する。
その結果,CTC 98.97 %,CTL 98.78 % に到達した音声信号の処理能力が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 19:53:04 GMT)
Conditional Deep Inverse Rosenblatt Transports [2.1] 統計的学習における条件付き信念の特徴付けの計算負担を軽減するために,新しいオフラインオンライン手法を提案する。
オフライン段階では、テンソル-トレイン形式において、信念ランダム変数と観察ランダム変数の合同法則を学習する。
オンラインフェーズでは、結果の順序保存条件付きトランスポートマップを使用して、新しい観測情報を得た条件付き信念をリアルタイムに評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:23:11 GMT)
On the use of automatically generated synthetic image datasets for
benchmarking face recognition [2.0] GAN(Generative Adversarial Networks)の最近の進歩は、実際のデータセットを合成データセットで置き換える経路を提供する。
現実的な顔画像を合成するためのGAN(Generative Adversarial Networks)の最近の進歩は、実際のデータセットを合成データセットで置き換える経路を提供する。
合成データセットのベンチマーク結果は、良い置換であり、多くの場合、実際のデータセットのベンチマークと同様のエラー率とシステムランキングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:54:02 GMT)
A Stochastic Subgradient Method for Distributionally Robust Non-Convex
Learning [2.0] 堅牢性は、基礎となるデータ分布の不確実性に関するものです。
本手法は摂動条件を満たすことに収束することを示す。
また、実際のデータセット上でのアルゴリズムの性能についても解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 01:24:32 GMT)
A Synchronized Reprojection-based Model for 3D Human Pose Estimation [1.9] 本稿では3次元ポーズ推定のための弱教師付きGANモデルを提案する。
特に,リジェクションネットワークと生成対向ネットワークを同期的にトレーニングする。
Human3.6Mの実験結果から,本手法は最先端の手法よりも約5.1%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:11:56 GMT)
PEARL: Data Synthesis via Private Embeddings and Adversarial
Reconstruction Learning [1.9] 本稿では, 深層生成モデルを用いたデータ・フレームワークを, 差分的にプライベートな方法で提案する。
当社のフレームワークでは、センシティブなデータは、厳格なプライバシ保証をワンショットで行うことで衛生化されています。
提案手法は理論的に性能が保証され,複数のデータセットに対する経験的評価により,提案手法が適切なプライバシーレベルで他の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 18:00:01 GMT)
Investigating sanity checks for saliency maps with image and text
classification [1.8] サリエンシマップは、特に画像の文脈でモデル予測を説明するのに有用であり、誤解を招くものであることが示されている。
本研究では, 類似度スコア, 最大感度, 不忠実度評価指標を用いて, 入力乗数の影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 23:23:42 GMT)
Inference for Network Regression Models with Community Structure [1.7] コミュニティベースの依存構造から生じるエラーをモデル化する新しい回帰モデリングフレームワークを提案する。
本稿では,その後の誤差分布の交換可能性特性を利用して,回帰パラメータの擬似標準誤差を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:04:31 GMT)
Supervised Machine Learning with Plausible Deniability [1.7] 機械学習(ML)モデルが、特定のデータセットでトレーニングされたモデルが、トレーニングデータに対してどの程度のプライバシを提供するか、という問題について検討する。
我々は、純粋にランダムなトレーニングデータの集合を取ることができ、そこから、ちょうど$f$のMLモデルを生成する'適切な学習ルール'を定義することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 11:54:51 GMT)
Detecting chaos in lineage-trees: A deep learning approach [1.5] 本稿では,合成軌道上でのディープラーニングモデルの訓練に基づいて,データから最大のリアプノフ指数を推定する新しい手法について述べる。
本手法は, 樹状データ, 生物環境におけるユビキタストポロジ, 特に細胞や生物の系統の動態を解析できるという点で特有である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 11:11:52 GMT)
Detection of marine floating plastic using Sentinel-2 imagery and
machine learning models [1.5] 本研究の目的は, 浮遊プラスチックの破片の検出・分類を行うために, センチネル衛星データとMLモデルのオープンな機能について検討することであった。
ギリシャのミティレネとキプロスのリマソールでプラスティックの位置データが収集され、同じことがモデルの訓練のために検討された。
最適性能モデルを用いて、キャラブリアとベイルートで自動浮遊プラスチック検出システムを開発し、試験した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:59:05 GMT)
Defining definition: a Text mining Approach to Define Innovative
Technological Fields [1.5] 本研究は,革新的技術分野や新しい技術を自動的に定義する,スコープ記述プロセスのためのツールを提案する。
このツールは、ElsevierのScopus抽象化を利用して関連するデータを抽出するText Miningアルゴリズムに基づいている。
その結果, 技術分野の定義プロセスにおいて, ツールが重要な情報をいかに提供できるかが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:42:05 GMT)
Machine Learning Based Prediction of Future Stress Events in a Driving
Scenario [1.3] 提案モデルでは,足と手にあるGalvanic Skin Response信号から抽出した特徴と,運転者の胸部からの呼吸・心電図信号から抽出した特徴を取り入れた。
その結果、モデルの性能は良好であり、車両のストレス防止システムの一部として使用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 20:12:38 GMT)
Predicting cell phone adoption metrics using satellite imagery [1.3] 世界の人口の約半数はインターネットにアクセスできないが、デジタル接続は経済発展の機会に革命をもたらすことによって貧困を減らすことができる。
モバイルネットワーク事業者と政府は、特に需要が不明なグリーンフィールド地域で、インフラ投資が有効かどうかを効果的に判断するのに苦労している。
本稿では,携帯電話の普及やモバイルサービスへの支出など通信需要の指標を予測するために,公開衛星画像を用いた機械学習手法を提案し,その手法をマラウイとエチオピアに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 20:52:14 GMT)
Deep Random Projection Outlyingness for Unsupervised Anomaly Detection [1.2] 元のランダムプロジェクションアウトライジングネス尺度をニューラルネットワークに修正して関連付け、教師なし異常検出方法を得る。
提案したニューラルネットワークアプローチの性能は、最先端の異常検出手法に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:13:43 GMT)
Come back when you are charged! Self-Organized Charging for Electric
Vehicles [1.1] 我々は、夜間の「自由」な時間を利用して、公共および民間の充電インフラにアクセスし、バッテリーを充電し、所有者が再び車を必要とする前に家に帰ることができる、半自律電気自動車(EV)のためのエコシステムを提案する。
我々は、M2Xエコノミー(Machine-to-Everything Economy)の概念を活用し、ブロックチェーンベースのスマートコントラクトを通じてトランザクション、インタラクション、コラボレーションを行うスマートマシンのための分散エコシステムを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:36:16 GMT)
North Carolina COVID-19 Agent-Based Model Framework for Hospitalization
Forecasting Overview, Design Concepts, and Details Protocol [1.1] 新型コロナウイルスの感染拡大に伴う入院をシミュレートするエージェントベースモデル(ABM)が開発された。
サブモデルの記述、提供されたパラメータ、データソースへのリンクを使用して、モデラーはモデルの作成と結果の複製を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:43:02 GMT)
Parameter Inference with Bifurcation Diagrams [1.0] 本稿では, 微分方程式のパラメータを推定し, ユーザが指定した分岐図を生成するための勾配に基づく手法を提案する。
コスト関数は、モデル分岐が指定された目標と教師なし分岐測度に一致する場合に最小限の教師付きエラー項を含む。
本研究では,サドルノードとピッチフォーク図の空間を探索する最小モデルを用いたパラメータ推論と,合成生物学からの遺伝的トグルスイッチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:39:19 GMT)
Electromagnetic induction imaging with a scanning radio-frequency atomic
magnetometer [1.0] 対象物体を走査する非シールド型携帯型放射能原子磁気センサによる電磁誘導イメージングを実演した。
物体越しに磁力計をスキャンする能力は、センサーヘッドの小型化と周囲磁場の能動的補償に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:44:43 GMT)
PolypGen: A multi-center polyp detection and segmentation dataset for
generalisability assessment [0.9] このデータセットは、3446個のアノテートされたポリプラベルを持つ単一フレームとシーケンスデータの両方を含む。
私たちの知る限り、これは計算科学者と専門の消化器科医のチームが計算した、最も包括的な検出とピクセルレベルのセグメンテーションデータセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:48:17 GMT)
On the Evolution of Neuron Communities in a Deep Learning Architecture [0.7] 本稿では,ディープラーニングに基づく分類モデルのニューロン活性化パターンについて検討する。
コミュニティの品質(モジュラリティ)とエントロピーの両方が、ディープラーニングモデルのパフォーマンスと密接に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 21:09:55 GMT)
Towards Practical Credit Assignment for Deep Reinforcement Learning [0.7] 信用割当は強化学習における根本的な問題である。
近年,HCA(Hindsight Credit Assignment)と呼ばれる手法が提案されている。
我々は,クレジット制約付きアドバンテージ・アクター・クリティカル(C2A2C)という新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:35:05 GMT)
A high-sensitivity charge sensor for silicon qubits above one kelvin [0.6] 二重島SET(DISET)における2つの量子化状態間のトンネルを利用して、信号対雑音の精度を桁違いに向上した電荷センサを実証する。
ハードウェアのオーバーヘッドが小さければ、これらのセンサーは既存のqubitアーキテクチャに統合され、数ケルビンの温度で高密度の電荷を読み取ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 05:48:37 GMT)
Unified Representation Learning for Efficient Medical Image Analysis [0.6] 統一モダリティ特化特徴表現(UMS-Rep)を用いた医用画像解析のためのマルチタスクトレーニング手法を提案する。
提案手法は,計算資源の全体的な需要を減らし,タスクの一般化と性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 00:04:34 GMT)
On the role of feedback in visual processing: a predictive coding
perspective [0.6] 我々は、フィードフォワード視覚処理のモデルとして深層畳み込みネットワーク(CNN)を検討し、予測符号化(PC)ダイナミクスを実装した。
ノイズレベルが増加するにつれて、ネットワークはますますトップダウンの予測に依存している。
さらに,PCダイナミクスを実装するネットワークの精度は,等価なフォワードネットワークに比べて時間経過とともに著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:07:23 GMT)
Symmetries of quantum evolutions [0.6] ウィグナーの定理は、量子状態空間のすべての対称性はユニタリ変換か反ユニタリ変換でなければならないことを証明している。
我々は、ユニタリ量子力学の時間反転対称性を全量子進化の対称性に拡張することは不可能であることを示した。
我々のノーゴー定理は、量子理論の任意の時間対称的な定式化は、許容される進化の集合を制限するか、量子状態や過程の操作的解釈を変更する必要があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:45:02 GMT)
Boolean Matrix Factorization via Nonnegative Auxiliary Optimization [0.5] BMF問題を直接解く代わりに、補助行列上の制約で非負の最適化問題を解く。
二つの解空間の同値性の証明を、厳密な解の存在下で提供する。
アルゴリズムの有効性と複雑さを示すために,合成データセットと実データセットの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 21:55:49 GMT)
Mapping quantum chemical dynamics problems onto spin-lattice simulators [0.5] 我々はこれらを量子スピン格子シミュレータにマッピングすることで量子化学核力学の解法を可能にするフレームワークを提供する。
我々のアプローチは、量子核力学の研究に使用される方法のパラダイムシフトを表している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:29:33 GMT)
Artificial Intelligence in Minimally Invasive Interventional Treatment [0.4] 最小侵襲の画像ガイド処理は、しばしば高度な画像処理アルゴリズムを用いる。
人工知能アルゴリズムの最近の発展は、この領域をさらに強化する可能性を秘めている。
本稿では,最小侵襲治療領域内のいくつかの応用領域について検討し,これらの領域における人工知能の展開について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:57:25 GMT)
Weighted Sparse Subspace Representation: A Unified Framework for
Subspace Clustering, Constrained Clustering, and Active Learning [0.4] まず,近距離点の疎凸結合として各点を表現しようとするスペクトルに基づく新しい部分空間クラスタリングアルゴリズムを提案する。
次に、アルゴリズムを制約付きクラスタリングとアクティブな学習設定に拡張します。
このようなフレームワークを開発する動機は、通常、少量のラベル付きデータが事前に利用可能であるという事実や、いくつかのポイントをコストでラベル付けできるという事実に起因しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:39:43 GMT)
Automatic 2D-3D Registration without Contrast Agent during Neurovascular
Interventions [0.3] 血管の3次元回転再構成による生体蛍光画像を用いて、最小侵襲の神経血管治療で血管内デバイスをナビゲートすることができる。
画像ベース登録アルゴリズムは、画像の勾配(骨構造、罪悪感)を目覚ましい特徴として依存する。
本稿では,臨床ワークフローの変更を必要とせず,新たな2D-3Dレジストレーションの検証方法を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 20:16:04 GMT)
Understanding top-down attention using task-oriented ablation design [0.2] トップダウンの注目により、ニューラルネットワークは、人工的および生物学的の両方において、与えられたタスクに最も関連性の高い情報に集中することができる。
我々は,タスク指向アブレーション設計と呼ばれる一般的なフレームワークに基づく計算実験により,この問題に対処することを目指している。
2つのニューラルネットワークの性能を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 21:01:47 GMT)
Left Ventricle Contouring in Cardiac Images Based on Deep Reinforcement
Learning [0.1] 本稿では,エージェント強化学習に基づく医用画像のインタラクティブセグメンテーション手法を提案する。
我々は,ある順序で対象輪郭を描画する動的過程を,深い強化学習法に基づくマルコフ決定過程(MDP)としてモデル化する。
実験の結果, 少数の医用画像データセットにおいて, 左室のセグメンテーション効果は良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:30:32 GMT)
Hyperbolic Temporal Knowledge Graph Embeddings with Relational and Time
Curvatures [0.1] 知識グラフ(KG)を完成させるためのパラメータとして時間を考える研究がますます増えている。
まず, 正のサンプル数を増やすことで, 最近のAttHモデルは, 時間的KG(TKGs)の最先端技術よりも, 競争力や性能を向上できることを示した。
実験の結果,HerculesとAttHはICEWS04およびICEWS05-15データセット上で,競合的あるいは新しい最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:13:43 GMT)
Using a New Nonlinear Gradient Method for Solving Large Scale Convex
Optimization Problems with an Application on Arabic Medical Text [0.0] 凸上二乗関数を解く非線形勾配法を提案する。
また、アラビア語の医学用語における名前付きエンティティの問題への応用も提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:13:58 GMT)
To Bag is to Prune [0.0] 悪しきランダムフォレスト(RF)を作るのは非常に難しい。
同時に、RFは、明らかなアウト・オブ・サンプルを伴わずに、イン・サンプルを過度に過度にオーバーフィットさせる。
RFが実装したブートストラップ集約とモデル摂動は,潜伏した「真の」木を自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 21:54:35 GMT)
The Unbalanced Gromov Wasserstein Distance: Conic Formulation and
Relaxation [0.0] 距離測度空間(すなわち確率分布を持つ距離空間)を比較することは、多くの機械学習問題の中心である。
そのような距離空間の間の最も一般的な距離は計量測度Gro-Wasserstein (GW) 距離であり、その距離は二次である。
GW の定式化は、任意の正測度を持つ距離空間の比較を等距離まで緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 06:42:41 GMT)
The Loss Surfaces of Neural Networks with General Activation Functions [0.0] 我々は、ランダム行列理論の超対称手法を用いてスピングラスの複雑性計算を通して新しい経路をグラフ化する。
我々の結果は、この文脈におけるスピンガラスモデルの強度と弱さの両方に新たな光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:08:49 GMT)
Surrogate-based variational data assimilation for tidal modelling [0.0] データ同化(DA)は、物理知識と観測を結合するために広く用いられている。
気候変動の文脈では、古いキャリブレーションは必ずしも新しいシナリオに使用できない。
これにより、DA計算コストの問題が提起される。
複素モデルを代用する2つの方法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:39:38 GMT)
Study of pair production in inhomogeneous two-color electric fields
using the computational quantum field theory [0.0] まず、計算量子場理論は空間的に均一で時間依存の電場におけるペア生成の量子論的理論と等価であることを示す。
1次元時間依存電場におけるペア生成の等価性を数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 10:30:56 GMT)
Solving combinatorial problems by two D_Wave hybrid solvers: a case
study of traveling salesman problems in the TSP Library [0.0] TSPライブラリのトラベルセールスマン問題は、D_Wave量子コンピュータDW_2000Q_6で処理するには大きすぎる。
本稿では,2つのD_WaveハイブリッドソルバであるKerberosとLeapHybridSamplerによるTSPライブラリの最小対称走行セールスマン問題の解法について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 18:37:14 GMT)
Simulating hydrodynamics on noisy intermediate-scale quantum devices
with random circuits [0.0] ランダム回路は、量子多体系をシミュレートするために、テーラーメイドのビルディングブロックを提供する。
具体的には、乱数回路とトロッタ化ハミルトン時間進化からなるアルゴリズムを提案する。
1次元および2次元量子スピン系における相関関数の蓄積をシミュレートしてアルゴリズムを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:19:16 GMT)
Selection rules in symmetry-broken systems by symmetries in synthetic
dimensions [0.0] 対称性を損なうシステムは、新しい種類の対称性と選択規則を体系的に示す。
新しい対称性と選択規則のクラスは、既存の対称性破壊分光法の範囲を拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:57:26 GMT)
Segmentation and ABCD rule extraction for skin tumors classification [0.0] 悪性皮膚病変を鑑別するために臨床診断に用いたABCDルールに基づく自動診断システムを提案する。
このフレームワークは320枚の画像の皮膚科データベース [16] でテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:07:59 GMT)
Recurrent Inference Machines as inverse problem solvers for MR
relaxometry [0.0] 本稿では,T1およびT2マッピングの実行にRIM(Recurrent Inference Machines)を用いることを提案する。
RIMは、信号モデルに基づいて反復推論プロセスを学ぶニューラルネットワークフレームワークである。
RIM での推論は Maximum Likelihood Estimator (MLE) の150倍高速である
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:50:49 GMT)
Random generators of Markovian evolution: A quantum-classical transition
by superdecoherence [0.0] 連続時間マルコフ進化は古典的および量子的世界において明らかに異なるように見える。
我々は、$N$次元マルコフ進化、量子および古典的生成子のアンサンブルを考える。
2種類のジェネレータがスーパーデコヒーレンスによってどのように関連付けられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 11:50:48 GMT)
Quantum Simulation of Lattice Gauge Theories in more than One Space
Dimension -- Requirements, Challenges, Methods [0.0] 格子ゲージ理論の基本的要素と要件を,さらに多くの次元で概説する。
私たちは、彼らの意味、彼らが課す課題、どのように対処できるかについて論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 18:01:33 GMT)
Quantum Euler relation for local measurements [0.0] 局所的な量子測定によって得られた情報によって制御されるオイラー関係の量子アナログを導出する。
この関係の妥当性を集合散逸モデルで示し, 熱力学的挙動が弱結合状態に現れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:41:31 GMT)
Programmable Interactions and Emergent Geometry in an Atomic Array [0.0] 非局所的な相互作用は、量子系の情報の流れと相関の形成を制御している。
光学キャビティ内の原子アンサンブルの配列におけるプログラム可能な非局所相互作用の実現について報告する。
我々の研究は、フラストレーション磁石とトポロジカルフェーズのシミュレーション、量子最適化アルゴリズムの調査、およびセンシングと計算のための新しい絡み合ったリソース状態の工学に関する幅広い展望を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 03:00:49 GMT)
Predicting the Success of Domain Adaptation in Text Similarity [0.0] 本論文は、テキスト類似性のいくつかの候補のうち、最も適切なソースドメインの適応と選択をモデル化する。
結果は概ね肯定的ではあるが、適応の成功を予測するのが困難であったいくつかの領域についても指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 19:02:15 GMT)
Optimization of selective two-photon absorption in cavity polaritons [0.0] 多レベル量子系におけるターゲット遷移を励起する光子対の最適状態について検討する。
光の最適絡み合い状態の付加値は、対象状態の直線幅を広げることで増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 08:23:17 GMT)
One-directional polarization transport in electron/nuclear spin chains
with loss and gain [0.0] 電子スピンポンプとスピン格子緩和の同時存在下でのハイブリッド電子/核スピン系の非エルミタン動力学について検討した。
核分極の限界が一様である環状のパターンは、非分解性で外部駆動の核スピン電流を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:32:34 GMT)
Nonsmooth Implicit Differentiation for Machine Learning and Optimization [0.0] ますます複雑化する学習アーキテクチャの訓練の観点から、演算計算を用いた非滑らかな暗黙関数定理を確立する。
この結果は、古典的可逆条件の非滑らかな形式が満たされることを前提として、最も実践的な問題(すなわち、定義可能な問題)に適用できる。
例えば、クラーク・ヤコビアンによる微分式を通常の微分公式で置き換えることは完全に正当化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:59:47 GMT)
Noise-Resilient Phase Transitions and Limit-Cycles in Coupled Kerr
Oscillators [0.0] 駆動散逸性量子多体系は近年多くの研究の対象となっている。
異なる領域におけるキャビティモードのグリーン関数と相関について検討した。
我々の結果は、オープン量子系における散逸相転移の出現に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 01:46:01 GMT)
NWT: Towards natural audio-to-video generation with representation
learning [0.0] 我々は,表現力のある音声対ビデオモデルであるNWTを紹介する。
我々は、オーディオとビデオコンテンツについて最小限の仮定で、独自の潜在表現を学習する。
我々はジョン・オリバーと共にHBOの『Last Week Tonight』のクリップでNWTを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:22:29 GMT)
Multi-armed Bandit Requiring Monotone Arm Sequences [0.0] 腕列が単調である必要がある場合の連続武器バンドイット問題について考察する。
未知の目的関数がリプシッツ連続であるとき、後悔は提案アルゴリズムの下で$tilde O(T3/4)$であることを示す。
これは、連続武装バンディット文学における最適レート$tilde O(T2/3)$から逸脱し、単調性要求によってもたらされる学習効率のコストを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 19:52:14 GMT)
Muddling Label Regularization: Deep Learning for Tabular Datasets [0.0] 標準FFNNをトレーニングするための新しいエンドツーエンドの差別化手法を提案する。
textttMLRは、古典的なNNとゴールドスタンダードより優れています。
textttMLRは、既製のDLソリューションとして使用したり、最も高度なMLパイプラインに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:44:02 GMT)
Making Noisy Quantum Channels Transparent [0.0] 本稿では,任意の環境を効果的にノイズフリーあるいは透明にするプロトコルを提案する。
このプロトコルは、進化の非局所的な重ね合わせを量子資源として利用している。
量子情報の完全な保護とデコヒーレンスからの絡み合い、ノイズのあるチャネルをまたいだ完璧な量子通信を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:53:44 GMT)
LaplaceNet: A Hybrid Energy-Neural Model for Deep Semi-Supervised
Classification [0.0] 深層半教師付き分類の最近の進歩は、前例のない性能に達している。
モデル複雑性を大幅に低減した深層半教師付き分類のための新しいフレームワークであるLaplaceNetを提案する。
本モデルは,複数のベンチマークデータセットを用いて,半教師付き深層分類のための最先端手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:09:28 GMT)
Isometric Gaussian Process Latent Variable Model for Dissimilarity Data [0.0] 本稿では、潜在変数がモデル化データの距離と位相の両方を尊重する確率モデルを提案する。
このモデルは、対距離の観測に基づく変分推論によって推定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 15:45:54 GMT)
Interaction of the magnetic quadrupole moment of a non-relativistic
particle with an electric field in the background of screw dislocations with
a rotating frame [0.0] 弾性体中の磁気四極子モーメントを有する運動粒子をスクリュー転位の有無で検討した。
2つの相互作用構成に対する解析手法を用いて、波動関数とエネルギー固有値関数を導出する。
媒質のトポロジ的欠陥により,系のエネルギー固有値と波動関数に影響を与える角運動量量子数の変化が観測された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 20:20:30 GMT)
Hybrid Method Based on NARX models and Machine Learning for Pattern
Recognition [0.0] 本研究は,機械学習とシステム識別の方法論を統合した新しい手法を提案する。
本手法の効率は,機械学習におけるケーススタディにより検証され,古典的分類アルゴリズムと比較して絶対的な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 00:17:36 GMT)
Genuinely quantum SudoQ and its cardinality [0.0] 真の量子解の完全なパラメタライゼーションは、SudoQ の 4 倍 4$ である。
特に、最大濃度が16に等しい解が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:14:29 GMT)
Generative adversarial network with object detector discriminator for
enhanced defect detection on ultrasonic B-scans [0.0] 本稿では,異なる場所に欠陥のある超音波Bスキャンを生成するための新しいディープラーニング生成適応ネットワークモデルを提案する。
生成したBスキャンを合成データ拡張に利用でき、深部畳み込みニューラルネットワークの性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 12:21:21 GMT)
Everettian mechanics with hyperfinitely many worlds [0.0] 超有限モデルにより、連続的に評価されたスペクトルを持つ可観測物の理想的な測定を考えることができる。
エヴェレットの制限的相対周波数およびランダム性特性の超有限式も証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:27:48 GMT)
Enhanced Electro-Optic Sampling with Quantum Probes [0.0] 光子数の絡み合った双対ビームは、条件付き非古典的プローブを導出するために用いられる。
量子真空の場合、これは信号と雑音の比が6倍改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 14:25:24 GMT)
Drones for Medical Delivery Considering Different Demands Classes: A
Markov Decision Process Approach for Managing Health Centers Dispatching
Medical Products [0.0] 本稿では,医療物資を異なる地域へ届けるために,ドローンを用いたハブの配電操作を最適化する問題を考察する。
異なる地理的位置を考慮することで、異なる飛行範囲を必要とする異なる需要のクラスを考察する。
我々は、ドローンハブからの距離に基づいて要求を分類し、マルコフ決定プロセスを用いて問題をモデル化し、計算テストを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 23:20:31 GMT)
Design of Low-Artifact Interpolation Kernels by Means of Computer
Algebra [0.0] 画像のシンボリック化のために,新たに多数のポリノミカルカーネルを新たに提案する。
カーネルは、異方性アーティファクトの大きさに基づいて、Mathematicaの品質の尺度を最適化することによって構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 05:06:51 GMT)
Deep Learning Statistical Arbitrage [0.0] 本稿では,統計的仲裁のための統一的な概念枠組みを提案し,新しいディープラーニングソリューションを開発した。
我々は、条件付き遅延資産価格要素から残余ポートフォリオとして類似資産の仲裁ポートフォリオを構築する。
我々は、これらの残余ポートフォリオの時系列信号を、最も強力な機械学習時系列ソリューションの1つを用いて抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 00:48:25 GMT)
Cyberbullying Detection Using Deep Neural Network from Social Media
Comments in Bangla Language [0.0] 我々は,ベンガル語におけるいじめ表現検出のためのハイブリッドニューラルネットワークを用いた二分分類モデルと多クラス分類モデルを提案する。
我々は、人気のある公開Facebookページからの44,001人のユーザーコメントを使用しており、これは、Non-bully、Sexual、Threat、Troll、Religiousの5つのクラスに分類される。
私たちのバイナリ分類モデルでは,87.91%の精度が得られていますが,マルチクラス分類のためのニューラルネットワーク後のアンサンブル手法を導入すれば,85%の精度が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 16:47:22 GMT)
Classification of Contract-Amendment Relationships [0.0] 機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)に基づく2つの文書間の修正関係を検出する手法を提案する。
このアルゴリズムは OCR (Optical Character Recognition) と NER (Named Entity Recognition) によって事前処理された2つのPDF文書を入力とし、各文書ペアの特徴を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 07:57:10 GMT)
Certifying dimension of quantum systems by sequential projective
measurements [0.0] 既知の手法を改良し, 従来よりもはるかに単純なシナリオにおいて, 2次元以上の寸法を証明可能であることを示す。
この逐次射影シナリオで初めて、次元が3より厳密に大きい量子系を認証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 02:06:30 GMT)
Casimir-Polder shift of ground-state hyperfine Zeeman sub-levels of
hydrogen isotopes in a micron-sized metallic cavity at finite temperature [0.0] ミクロンサイズの金属キャビティ内に置かれた水素原子の基底状態ゼーマン準位間のカシミール・ポルダーシフトと超微細遷移幅を計算した。
我々は、現在の磁気共鳴装置で測定可能な数Hzの超微細遷移周波数のシフトを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 20:21:14 GMT)
Automatic Generation of Machine Learning Synthetic Data Using ROS [0.0] 本稿では,任意のネットワークフォーマットで合成データを生成する自動ツールを提案する。
ロボット・オペレーティング・システム(ROS)とガゼボ(Gazebo)はロボティクス・コミュニティで一般的なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 17:30:10 GMT)
A superconducting circuit realization of combinatorial gauge symmetry [0.0] 本稿では、トポロジカル秩序の量子液体をエミュレートする一般的な原理であるゲージ対称性に基づく超伝導量子回路を提案する。
正確なゲージ対称性の重要な特徴は、古典的なエネルギーコストがゼロの経路から異なる$mathbb Z$ループ状態と接続する振幅が生じることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 23:29:41 GMT)
A low discrepancy sequence on graphs [0.0] 複素ポテンシャル論において、いわゆるリージャ点に類似したサンプリングスキームの構成を記述する。
我々の推定はグラフのサイズに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 01:11:04 GMT)
A hybrid classical-quantum approach to solve the heat equation using
quantum annealers [0.0] 我々は,2000Qシステムにおいて,エラーと連鎖破壊率の差が平均より大きいことを示す。
古典的なガウス・シーデル法とは異なり、量子解の誤差は数回繰り返して減少する。
これは、選択されたキュービット状態の集合の大きさの写像から得られる実数直線のスパンの結果の一部である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 13:04:34 GMT)
A Stable High-order Tuner for General Convex Functions [0.0] 線形回帰問題に対して高次チューナー (HT) を開発した。
本稿では、一般凸損失関数に対する同じHTの結果を拡張し、議論する。
本稿では,HTアルゴリズムの満足な動作を支援する数値シミュレーションと,高速化学習特性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 21:56:43 GMT)
A QBist Ontology [0.0] QBism、Kant、Bohr、Schr"odinger、Upanishadsの哲学、Sri Aurobindoの進化哲学に依拠している。
これは科学哲学における未解決の問題を解消するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 02:57:59 GMT)
A Modest Pareto Optimisation Analysis of Dependency Parsers in 2021 [0.0] 異なるパラダイムの3つの主要な依存システムを、小さいが多様なサブセット言語上で評価する。
効率性に関心があるので、事前訓練された言語モデルなしでコアを評価する。
バイアス解析は、バランスの取れたデフォルト選択として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 09:55:47 GMT)
A Bagging and Boosting Based Convexly Combined Optimum Mixture
Probabilistic Model [0.0] バッグングとブーピングをベースとした凸混合確率モデルが提案されている。
このモデルは、最大p値を与える最適確率モデルを得るための反復探索の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Jun 2021 04:20:00 GMT)